{"id":4635,"date":"2023-08-24T17:56:14","date_gmt":"2023-08-24T17:56:14","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=4635"},"modified":"2023-08-24T19:25:08","modified_gmt":"2023-08-24T19:25:08","slug":"researchers-harness-satellite-data-to-create-accurate-tsunami-warning-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/es\/2023\/08\/researchers-harness-satellite-data-to-create-accurate-tsunami-warning-system\/","title":{"rendered":"Los investigadores aprovechan los datos de sat\u00e9lite para crear un sistema preciso de alerta de tsunamis"},"content":{"rendered":"

Los investigadores utilizaron la IA para identificar los cambios en la atm\u00f3sfera terrestre que se generan cuando comienzan a formarse olas de tsunami en el mar.\u00a0<\/b><\/p>\n

Esto podr\u00eda ampliar significativamente el tiempo de alerta para las comunidades costeras que se enfrentan a riesgos de tsunamis.<\/span><\/p>\n

Valentino Constantinou, de Terran Orbital Corporation, con sede en Florida, explica: \"No existe una red mundial de detecci\u00f3n de tsunamis y la instalaci\u00f3n de equipos f\u00edsicos, como los sistemas basados en boyas, es cara. Pero sabemos que las constelaciones de peque\u00f1os sat\u00e9lites proliferan por todas partes\".<\/span><\/p>\n

La velocidad de las se\u00f1ales producidas por los terremotos en el mar est\u00e1 influida por la densidad de las part\u00edculas cargadas en la ionosfera terrestre, que se encuentra a unos 300 a 350 kil\u00f3metros por encima de la superficie. <\/span><\/p>\n

Cuando un tsunami genera ondas de choque que ascienden a la atm\u00f3sfera, alteran la densidad de estas part\u00edculas cargadas, lo que provoca modificaciones leves pero detectables en las se\u00f1ales que reciben los sat\u00e9lites.<\/span><\/p>\n

Investigaci\u00f3n previa<\/a> llevado a cabo por el Laboratorio de Propulsi\u00f3n a Chorro de la NASA y la Universidad de la Sapienza de Roma (Italia) condujo a un m\u00e9todo computacional para calibrar las fluctuaciones en la densidad de part\u00edculas cargadas debidas a los tsunamis.\u00a0<\/span><\/p>\n

A partir de ah\u00ed, Constantinou y su equipo convirtieron los datos, originalmente en formatos unidimensionales, en im\u00e1genes bidimensionales. A continuaci\u00f3n, analizaron estas im\u00e1genes mediante modelos de IA en busca de signos relacionados con tsunamis.<\/span><\/p>\n

El equipo entren\u00f3 su sistema de IA utilizando datos de tres tsunamis espec\u00edficos provocados por terremotos: el chileno de 2010, el japon\u00e9s de 2011 y el canadiense de 2012.\u00a0<\/span><\/p>\n

Pusieron a prueba la eficacia del modelo en un cuarto tsunami provocado por el terremoto de Illapel de 2015 en Chile. Se analiz\u00f3 la IA para evaluar en qu\u00e9 medida pod\u00eda diferenciar los cambios inducidos por el tsunami del ruido de fondo ionosf\u00e9rico est\u00e1ndar.<\/span><\/p>\n

Para minimizar los falsos positivos, los investigadores filtraron las perturbaciones causadas por las estaciones terrestres en comunicaci\u00f3n con los sat\u00e9lites a\u00e9reos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan Quentin Brissaud, de NORSAR, una fundaci\u00f3n noruega de investigaci\u00f3n s\u00edsmica no vinculada al estudio, esta metodolog\u00eda arroj\u00f3 \"resultados bastante buenos\", con una tasa de precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n superior a 90%. Sin embargo, Brissaud se\u00f1al\u00f3 que se necesitar\u00edan m\u00e1s datos para determinar la fiabilidad de este sistema para distintos tipos de tsunamis.\u00a0<\/span><\/p>\n

Quentin Brissaud se\u00f1ala que \"la rareza de los grandes tsunamis dificulta el an\u00e1lisis y la predicci\u00f3n de estos fen\u00f3menos\".<\/span><\/p>\n

Uno de los retos que plantea el despliegue de un sistema mundial de alerta de tsunamis es la necesidad de compartir los datos a escala internacional. Como menciona Constantinou, \"los datos suelen estar en manos de los gobiernos o de los socios comerciales que operan los sat\u00e9lites. No hay un \u00fanico lugar donde obtener los datos para un sistema mundial\".<\/span><\/p>\n

M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el estudio<\/span><\/h2>\n

Este <\/span>estudiar<\/span><\/a> combina datos de sat\u00e9lite con aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para analizar los cambios en la atm\u00f3sfera terrestre provocados por los tsunamis.\u00a0<\/span><\/p>\n

Aunque la detecci\u00f3n de tsunamis ha avanzado recientemente, muchas costas siguen teniendo una cobertura inadecuada de los sistemas de alerta temprana.\u00a0<\/span><\/p>\n

As\u00ed es como funciona:<\/p>\n