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Desarrollan un ‘Shazam’ para identificar terremotos

Un algoritmo inspirado en la conocida ‘app’ de identificación de canciones Shazam, está ayudando a los científicos de la Universidad de Stanford a clasificar pequeños terremotos de nivel instrumental.

Denominado FAST (Fingerprint And Similarity Thresholding), podría transformar la manera en que los sismólogos detectan los microterremotos, temblores que no tienen suficiente fuerza para registrarse como terremotos cuando se analizan por métodos convencionales.

Aunque los microterremotos no amenazan a los edificios o las personas, su seguimiento podría ayudar a los científicos a predecir con qué frecuencia, y dónde, ocurrirán los terremotos más grandes y destructivos.

«En la última década más o menos, una de las principales tendencias de la sismología ha sido el uso de la similitud de forma de onda para encontrar los terremotos débilmente registrados», dijo Greg Beroza, profesor de geofísica en la Escuela de Stanford de Ciencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente.

La técnica empleada más comúnmente para hacer esto, llamada comparación de plantillas, funciones comparando el patrón de onda sísmica de un terremoto con las firmas de onda previamente registradas en una base de datos. Las desventajas de comparación de plantillas son que puede llevar mucho tiempo a los sismólogos tener una idea clara de la señal que están buscando.

La técnica de FAST, que se detalla en el último número de la revista Science Advances, evita estas deficiencias mediante la adopción de todos los datos registrados desde una estación sísmica y cortando la señal continua en segmentos de unos pocos segundos cada uno. Las señales se comprimen entonces en representaciones compactas, o «huellas digitales», para el procesamiento rápido.

Las huellas digitales son luego ordenadas en recipientes separados, o grupos, en función de sus similitudes. «Entonces buscamos pares de huellas digitales que son similares, y las asignamos de nuevo a las ventanas de tiempo de donde vienen,» dijo la coautora del estudio Clara Yoon. «Así es como se identifican los terremotos».

Shazam identificar terremotos

Los terremotos que ocurren en la misma sección de una falla tienen huellas digitales similares, independientemente de su magnitud, debido a que las ondas sísmicas que generan viajan a través de las mismas estructuras subterráneas para alcanzar la superficie.

«No importa si un terremoto ocurrió hace 10 años y el otra pasó ayer. En realidad, van a tener formas de onda que se ven muy similares«, dijo Yoon. Esta etapa de clasificación, que los científicos de Stanford comparan a agrupar documentos similares en un archivador, es la razón de que FAST sea tan eficiente.

La idea de FAST se le ocurrió a Beroza pensando en la conocida aplicación de identificación de canciones para teléfonos móviles. Beroza se dio cuenta de que Shazam no compraba simplemente el archivo digital de la canción con otros archivos en una base de datos. Estaba haciendo algo más sofisticado, es decir, la captura de la forma de onda de audio de una sección corta de la canción y comparando el fragmento a otras formas de onda alojadas en un servidor en línea. No sólo eso, la aplicación tenía que ser capaz de filtrar rápidamente el ruido irrelevante desde el medio ambiente, como las conversaciones de la gente.

Le tomó varios años, pero Beroza finalmente reunió a un equipo de investigadores con conocimientos informáticos para ayudarle a hacer algo similar para identificar microterremotos.

(Fuente: europapress.es)

 

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