Los terremotos son desastres naturales de los que apenas podemos predecir nada. Sin embargo, causó graves daños tanto a la vida como a la propiedad en un abrir y cerrar de ojos.
Pero, ¿sabías que en una era en la que la Inteligencia Artificial (IA) es cada día más inteligente? Esta tecnología está cambiando por completo la forma en que nos enfrentamos a los terremotos. Por lo que solía hacer, solo podía esperar a que ocurriera el incidente y luego solucionarlo. La IA ahora nos está ayudando a ser "proactivos defensivamente" como nunca antes.
Fui una de las víctimas del terremoto, huyendo de un edificio alto como muchos otros. En la tarde del viernes 28 de marzo de 2025, y con curiosidad, curiosidad y curiosidad. Como lugar de trabajo relacionado con la IA, intenté investigar más para ver qué tan útil puede ser la IA y ayudar con desastres naturales como terremotos.
Este artículo te llevará a ver casos reales de todo el mundo sobre cómo la IA no es solo una herramienta auxiliar, sino que se está convirtiendo en una "clave" importante para protegernos de este gran desastre.
1. Ojos digitales: IA Iluminando los daños tras el terremoto
Imagínese que el gran terremoto acaba de calmarse. Lo primero que hay que saber es "lo dañado que está" para poder enviar rápidamente la ayuda al lugar adecuado. Esto es en lo que la IA es buena.
Los sistemas modernos de evaluación de daños utilizan lo que se conoce como Red neuronal convolucional (CNN) que tiene una alta capacidad en el análisis de imágenes.
Funciona de manera similar. 'Ojos digitales' inteligentes Escanea imágenes satelitales o aéreas y se enfoca en los daños a los edificios. Es muy rápido y preciso.
- En Hiroshima Japonés: Los investigadores crean un modelo de CNN que "parece" Las imágenes aéreas pueden decir qué edificios se han derrumbado y cuánto daño han causado, con una precisión del 94% y solo unos minutos.
- En Hokkaido, Japón (2018): Después del terremoto La IA se utiliza para ayudar a encontrar la detección de deslizamientos de tierra a partir de imágenes satelitales en 5 minutos.
- Terremoto Turquía-Siria (2023): La IA jugó un papel muy importante en ese traumático incidente. Proyecto xView2 Ayuda a construir Mapeo de daños Muy rápido. Esto hizo que el equipo de rescate supiera dónde correr primero. Evaluar los daños a la infraestructura para planificar el rescate y la rehabilitación en el lugar.
- El proyecto utiliza técnicas más sofisticadas como Segmentación semántica Distinga 4 niveles de daño fino (Sin daño, Daño menor, Daño mayor, Destruido), dejando lo que solía ser una tarea de todo el día a unas pocas horas.
- El proyecto xView2 es una colaboración entre el Departamento de Defensa de EE. UU. (a través de la Unidad de Innovación de Defensa), la Universidad Carnegie Mellon (a través del Instituto de Ingeniería de Software), y cuenta con el apoyo de varios socios como Microsoft AI for Good Lab, Berkeley AI Research (BAIR) y Maxar Technologies que proporcionan datos fotográficos y soporte para la tecnología de IA.
- El proyecto comenzó en 2019 para desarrollar un sistema de IA específico para evaluar los daños de las imágenes satelitales.
Islahiye, Turquía - Imagen satelital de Maxar Technologies (izquierda) e imagen xView2 de UC Berkeley/Defense Innovation Unit/Microsoft (derecha)
(Fuente: Reseña de tecnología del MIT )
La IA ha desempeñado un papel importante en la fabricación de sistemas de evaluación de daños más inteligentes.
2. Alertas de IA: guardianes antes de que llegue el peligro
Si la evaluación de daños es "defensiva" Los sistemas de alerta temprana son como "salvavidas". Avanzada.
La IA en este sistema actúa como una propina, esperando para 'escuchar'. Los primeros signos de un terremoto (es decir, la onda primaria u onda P), que viaja más rápido. Las ondas secundarias (ondas S) y las ondas superficiales son agentes de daño severo. Cuando se detecta la señal, el sistema de IA calculará rápidamente el epicentro, la magnitud y el área de riesgo, e inmediatamente hará sonar la alarma.
- Un ejemplo que es claramente visible es ShakeAlert (Alerta Temprana de Terremotos - EEW) utilizado en la costa oeste de Estados Unidos. El sistema utiliza miles de sensores sísmicos que funcionan con IA para enviar una alarma a la escuela. O incluso ordene que la automatización funcione, como detener trenes, cortar la energía en los puntos de riesgo o abrir la puerta del garaje de la estación de bomberos a su disposición.
- Solo unos segundos antes de que llegue un temblor fuerte podría significar que se salvan muchas vidas, o que el daño se reduce en gran medida (la precisión de los pronósticos con semanas de anticipación es otra parte de una investigación más compleja. La función principal de ShakeAlert es alertar inmediatamente después de que se detecta).
3. Descifrando terremotos: cuando la IA lee la mente de la Tierra
Los datos sísmicos son complicados y el análisis tradicional puede pasar por alto señales importantes.
Pero la IA, especialmente las técnicas de aprendizaje automático (ML) que son buenas para encontrar Patrones ocultos viene a ayudar a "descifrar" esta información más profundamente.
Permite a los científicos ver. Señales precursoras Se puede utilizar junto con otras tecnologías como el radar de apertura sintética (SAR) o drones montados en sensores para crear mapas sísmicos más detallados.
Hay historias interesantes.
- Los investigadores de Los Álamos utilizan el aprendizaje automático para "escuchar" Las señales de vibración del Monte Kilauea en Hawái han revelado un patrón de ciclos de carga de tensión que pueden ayudar a predecir mejor erupciones o terremotos posteriores.
- Stanford tiene PhaseNet y CRED, que son ideas de la industria médica y sistemas de asistente de voz para ayudar a detectar el tiempo de llegada de las ondas P/S (P/S Wave Arrival Picking) y microterremotos ocultos en el ruido sísmico.
- En las principales ciudades como Tokio o Los Ángeles, la IA puede ayudar a crear modelos o mapas de riesgos más precisos, o incluso a predecir la magnitud de un terremoto con mucha precisión.
4. La IA en el campo real: cuando ocurre un desastre
Ahora, echemos un vistazo al incidente real y cómo se usa la IA en eventos reales.
- Turquía-Siria (2023): Además de los sistemas de imágenes satelitales como xView2, la IA también se utilizó para rastrear datos de las redes sociales para averiguar dónde las personas necesitan ayuda urgente o para mostrar datos en plataformas de mapeo de crisis en tiempo real.
- Palu, Indonesia (2018): Después del gran terremoto y tsunami El equipo de investigación utiliza técnicas de IA como las redes neuronales artificiales (ANN) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) para analizar imágenes satelitales. Es un mapa de los daños causados por terremotos, tsunamis y deslizamientos de tierra, que ayuda a planificar la evacuación y la recuperación del objetivo.
En el futuro, la IA ayudará más.
De cara al futuro, el potencial de la IA en la respuesta a terremotos aún tiene un largo camino por recorrer.
Piense en los datos granulares que podemos obtener en tiempo real si combinamos la IA con sensores diminutos o dispositivos de Internet de las cosas (IoT) repartidos por las ciudades.
O si hay una computación cuántica que calcula súper rápido para ayudar a construir modelos, incluido el desarrollo. El procesamiento en tiempo real puede ser predicciones de terremotos más rápidas y precisas.
Pero no es tan fácil...
Limitaciones y desafíos de la IA
A pesar de que la IA parece brillante. Sin embargo, todavía hay muchos desafíos para aplicarlo a los terremotos, tanto técnicos como espaciales y humanos.
1. Sesgo de datos
- ¿Se puede pasar por alto el sistema de alarma? - Sí, especialmente los sistemas que utilizan un sensor de un solo punto o intentan predecir la gravedad de la onda P por sí solos. A veces hay 'falsas alarmas'. Puede suceder.
- Desarrollo Técnico como Aprendizaje en conjunto La combinación de decisiones de múltiples modelos de IA puede mejorar la precisión y reducir este problema, pero sigue siendo un desafío.
- ¿Datos sesgados? - La calidad de un modelo de IA depende de los datos utilizados para enseñarlo (datos de entrenamiento). Si la mayoría de los datos provienen de países desarrollados, Cuando se usa en otras áreas con diferentes condiciones, puede haber sesgos o problemas geográficos. Los datos desequilibrados entre terremotos grandes y pequeños pueden hacer que la predicción de eventos severos sea menos precisa.
2. Comparar tecnología:
Cuando se utiliza la IA para evaluar los daños de las fotos, hay dos técnicas principales:
- CNN (Como se mencionó al principio): Como una persona que ve el panorama general rápidamente, buena para clasificar rápidamente el daño. No utiliza mucha potencia de procesamiento, pero es posible que se pierdan pequeños detalles o que se indiquen los límites exactos.
- Segmentación semántica (la forma en que xView2 usa): Esto es como una mirada profunda a nivel de píxel. Es mucho más preciso en la identificación del alcance del daño, adecuado para un mapeo detallado, pero requiere más tiempo y potencia de procesamiento, y requiere datos de entrenamiento. Datos anotados de alta calidad
3. Desafíos prácticos:
- ¿Está preparada la infraestructura? Es posible que las áreas remotas aún no tengan Internet o electricidad lo suficientemente estables como para mantener el sistema en funcionamiento en todo momento.
- El desarrollo de tecnologías como el Edge Computing, que permite que los datos sean procesados directamente por sensores o dispositivos finales, puede ser una solución para áreas donde la conectividad es inestable, pero aún existen desafíos de presupuesto y mantenimiento.
- ¿Son los siervos un sirviente? El personal debe estar capacitado para usar el sistema para mantenerlo y debe seguir actualizando sus conocimientos porque la tecnología es rápida.
- ¿Cómo conectarse al sistema anterior? Integración de sistemas: Llevar un nuevo sistema de IA a un sistema heredado existente puede no ser fácil, pero también hay que tener en cuenta la interoperabilidad y la seguridad de los datos.
Conclusión: La IA de "defensora" a "compañera" en la ayuda tras el terremoto
Se puede ver que la IA ya no es solo una herramienta de alta tecnología, sino que se está convirtiendo en un "compañero". Una persona importante que realmente nos ayudó a sobrellevar mejor el terremoto.
De la rápida evaluación de daños como un ala. Desde alarmas que permiten ganar un tiempo valioso hasta análisis de datos más profundos.
Pero, por supuesto, todavía hay margen de mejora, tanto en términos de técnica, preparación espacial y desarrollo humano.
Entonces, ¿cómo avanzamos?
Hacer de la IA una fuerza que nos proteja de los terremotos en todo su potencial Tanto el sector público como el privado deben tomarse en serio la inversión en investigación y desarrollo. Esto hace que la tecnología sea más precisa, reduce el sesgo y es práctica incluso en áreas escasas.
El intercambio de conocimientos y tecnología entre los países es igualmente importante. Porque este es un problema global. Mientras tanto Educar al público para que comprenda y aproveche los diversos sistemas de alerta, así como desarrollar a las personas para que estén preparadas para usar las nuevas tecnologías, es la clave para ayudarnos a todos a avanzar hacia un futuro más seguro después de los terremotos. Con el poder de la IA.
Referencias
1. Sistema ShakeAlert
- Sitio web oficial: http://www.shakealert.org
- USGS ShakeAlert
- Comunicado de prensa de la prueba ShakeAlert del USGS
2. Proyecto xView2
- Sitio web oficial de xView2
- Repositorio de GitHub - Primer lugar de xView2
- GitHub - Código de desafío de xView2 (ethanweber)
- Ultralytics YOLO Docs - Conjunto de datos xView
- IBM - El desafío de la IA xView2
- Unidad de Innovación en Defensa - Desafío xView
- Fast.ai Foros - Proyecto xView2
- Sitio web oficial de xView Dataset
- Investigación en Teledetección -- Papel xView2
3. Modelos de IA de Stanford
4. Terremoto de Turquía-Siria 2023
- Página del evento del USGS
- Evaluación de Desastres de las Naciones Unidas -- OCAH
- Planeta -- Respuesta a los terremotos
- Reseña de Tecnología del MIT -- La IA en la respuesta a desastres
5. Terremoto de Hokkaido de 2018
7. Laboratorio Nacional de Los Álamos
8. Universidad de Hiroshima