{"id":101917,"date":"2026-07-11T03:18:58","date_gmt":"2026-07-11T08:18:58","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=101917"},"modified":"2026-07-11T03:18:59","modified_gmt":"2026-07-11T08:18:59","slug":"nuevo-sistema-de-ia-puede-detectar-senales-sismicas-que-otros-sistemas-pasan-por-alto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2026\/07\/11\/nuevo-sistema-de-ia-puede-detectar-senales-sismicas-que-otros-sistemas-pasan-por-alto\/","title":{"rendered":"Nuevo sistema de IA puede detectar se\u00f1ales s\u00edsmicas que otros sistemas pasan por alto"},"content":{"rendered":"\n

Un solo sism\u00f3metro a menudo no basta para detectar de forma fiable terremotos o actividades humanas como ensayos nucleares subterr\u00e1neos. Por ello, los investigadores combinan las lecturas de sism\u00f3metros distribuidos en una peque\u00f1a \u00e1rea geogr\u00e1fica para aumentar la precisi\u00f3n de su an\u00e1lisis. Un nuevo estudio de K\u00f6hler\u00a0et al<\/a>\u00a0\u00a0demuestra que la inteligencia artificial (IA) puede combinar las lecturas de m\u00faltiples sensores de forma m\u00e1s eficaz que la tecnolog\u00eda cl\u00e1sica, lo que permite una detecci\u00f3n m\u00e1s fiable de se\u00f1ales s\u00edsmicas d\u00e9biles.<\/p>\n\n\n\n

Los investigadores aprovecharon 30 a\u00f1os de lecturas de redes s\u00edsmicas operadas por la fundaci\u00f3n de investigaci\u00f3n noruega\u00a0NORSAR<\/a>\u00a0y otros operadores, y entrenaron un modelo de IA de tres maneras diferentes para detectar se\u00f1ales s\u00edsmicas. Primero, lo entrenaron con datos de una estaci\u00f3n individual a la vez, luego aplicaron el modelo y combinaron los resultados de cada estaci\u00f3n. Segundo, combinaron las se\u00f1ales de m\u00faltiples sensores en la misma red utilizando una t\u00e9cnica cl\u00e1sica, luego entrenaron el modelo con estas se\u00f1ales combinadas de m\u00faltiples estaciones. Y tercero, le proporcionaron al modelo todos los datos de todas las estaciones de la red y dejaron que decidiera c\u00f3mo combinarlos.<\/p>\n\n\n\n

El segundo m\u00e9todo (que combina las se\u00f1ales antes del entrenamiento) amplific\u00f3 las se\u00f1ales d\u00e9biles y proporcion\u00f3 la detecci\u00f3n de se\u00f1ales m\u00e1s precisa de los tres m\u00e9todos. Por otro lado, el tercer modelo (que permite que el modelo decida c\u00f3mo combinar los datos de las estaciones) fue la estrategia computacionalmente m\u00e1s eficiente y se situ\u00f3 entre los otros dos m\u00e9todos en t\u00e9rminos de precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Teniendo en cuenta la necesidad de equilibrar la precisi\u00f3n con la velocidad, los investigadores recomiendan dejar que el modelo decida c\u00f3mo combinar los datos al realizar un monitoreo en tiempo real, pero combinar los datos antes o despu\u00e9s de la aplicaci\u00f3n del modelo cuando se acepta un enfoque m\u00e1s lento. Sin embargo, el modelo no se generaliza bien a \u00e1reas fuera de aquellas con las que fue entrenado. Esto se debe a que se utiliz\u00f3 un conjunto de datos de entrenamiento limitado regionalmente; se espera que el entrenamiento con datos globales mejore los resultados. El problema se present\u00f3 principalmente con las ondas\u00a0S<\/em>, mientras que\u00a0la generalizaci\u00f3n en la detecci\u00f3n de ondas\u00a0P<\/em>\u00a0no fue un problema.<\/p>\n\n\n\n

En general, los resultados demuestran que la IA puede mejorar la monitorizaci\u00f3n s\u00edsmica al ayudar a los investigadores a detectar se\u00f1ales d\u00e9biles de terremotos, pruebas nucleares subterr\u00e1neas y otras actividades s\u00edsmicas que, de otro modo, ser\u00edan dif\u00edciles de identificar. (Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation<\/em>,\u00a0https:\/\/doi.org\/10.1029\/2026JH001249<\/a>, 2026).<\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo apareci\u00f3 originalmente en\u00a0la revista EOS<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: ZME Science<\/a>.<\/a><\/p>\n\n\n\n

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