- Aprendizaje Profundo permitirá revelar procesos que pudieran estar ocultos en los datos que toman las 80 estaciones sísmicas dispuestas en todo el país
Redacción – “En sismología podemos reconocer cuando ocurre un temblor al ver los datos. Podemos identificar cuando ocurre y separarlo del registro de fondo, lo que llamamos ruido. Pero, posiblemente, allí hay un proceso oculto en ese ruido y no nos estamos dando cuenta”.
El comentario lo hizo Esteban Chaves, sismólogo e investigador del Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Costa Rica (Ovsicori) de la Universidad Nacional (UNA).
¿Cuáles pueden ser esos procesos ocultos en el ruido? La fase de nucleación de un terremoto, por ejemplo, que es el momento cuando empieza a formarse. “Esporádicamente hemos visto esa fase en los registros sísmicos, pero en estaciones muy cercanas al sitio dónde se originó el temblor. Por asuntos de resolución, porque la tecnología actual en sismología aún no está al nivel en que se nos permite ver esos detalles tan finos, esa huella sísmica está escondida en los datos y el Aprendizaje Profundo (Deep Learning) nos podría ayudar a extraer esa información”, explicó Chaves.
El Aprendizaje Profundo es una rama de la computación avanzada que, a través de algoritmos de aprendizaje automático o Machine Learning, permite reconocer esos patrones que pudieran estar escondiéndose en el registro de fondo.
“El Machine Learning está orientado a que las computadoras aprendan a reconocer patrones en bases de datos y, a partir de estos, entonces se puede inferir procesos que están ocurriendo”, explicó Chaves.
Precisamente esta semana, en Guanacaste, expertos de todo el mundo están reunidos para hablar de Aprendizaje Profundo y Problemas de Inversión así como sus aplicaciones en el entendimiento de terremotos, deslizamientos, erupciones volcánicas, tsunamis, huracanes y otros eventos extremos derivados del cambio climático.
A partir de esta reunión, según Chaves, el Ovsicori estará incorporando el Aprendizaje Profundo a su quehacer científico en sismología. “Este simposio representa la inauguración de un programa de Deep Learning que estamos desarrollando en el Ovsicori para ser más efectivos a la hora de localizar sismos. También estas herramientas nos permitirán automatizar procesos que, hasta el día de hoy, se hacen manualmente”, detalló el sismólogo.
Expertos reunidos en Costa Rica
Del 29 al 31 de enero, expertos internacionales en matemática y computación avanzada se encuentran en Guanacaste.
Convocados por Maarten de Hoop, autoridad en el tema de Deep Learning de la Universidad Rice, el simposio reúne a académicos de universidades en Estados Unidos y Europa como Harvard, Stanford, Helsinki, Institut de Physique du Globe de Paris, Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto de Tecnología de California (Caltech). También asisten los encargados de Inteligencia Artificial de Google.
Aparte del Aprendizaje Profundo, el simposio también trata el tema de los Problemas de Inversión que se refieren al proceso de calcular, a partir de un conjunto de observaciones, los factores causales que las produjeron. En palabras más simples: a partir de los datos, y con ayuda de la computación avanzada, los investigadores podrían devolverse en el tiempo para ver qué fue lo que sucedió. Es como ir en reversa hasta la fuente que desencadenó determinado proceso.
En el caso de sismología, recurrir a los Problemas de Inversión permitiría conocer y entender la fuente de un temblor o terremoto.
“Este simposio es el primero a nivel mundial en que se busca unir el Deep Learning y los Problemas de Inversión con las Ciencias de la Tierra, especialmente con la sismología, para poder entender cómo funcionan los terremotos y discriminar cosas que antes no podíamos ver en las bases de datos”, dijo Chaves.
También, el simposio representa una oportunidad para el país en el campo de la computación avanzada y la Inteligencia Artificial. “Es una oportunidad única para que investigadores extranjeros puedan empezar a interactuar con nacionales y así establecer relaciones tanto científicas como políticas que nos abran oportunidades a más cosas, por ejemplo, tener más personas dedicadas a resolver problemas de Deep Learning y Machine Learning, incluso aspirar a un programa de postgrado; en fin, muchas cosas”, destacó el sismólogo del Ovsicori.
Actualmente, el país cuenta con la tecnología necesaria para empezar a incursionar en Aprendizaje Profundo. “Para aplicar el Deep Learning se necesitan computadoras muy potentes y en Costa Rica tenemos ese recurso tanto en el Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT-CONARE) como en el Ovsicori, donde tenemos un clúster bastante robusto”, destacó Chaves.
También se cuenta con lo necesario para alimentar de datos a esas computadoras. Desde 2015, Ovsicori viene densificando su red de estaciones sísmicas que ya, desde el 2010, toman y transmiten datos de manera digital.
Cada estación registra tres componentes: el primero registra los datos del desplazamiento del suelo de arriba hacia abajo, el otro lo hace de norte a sur y el tercero de este a oeste. La red del Ovsicori cuenta con 80 estaciones; eso quiere decir que actualmente recibe 240 canales de información en tiempo real.
El análisis de esa información, mediante la computación avanzada, permitirá a los sismólogos de tectónica brindar un epicentro de forma más rápida y más precisa, por ejemplo. También permitirá a los sismólogos de vulcanología entender mejor los procesos sísmicos asociados a la actividad de los volcanes.
“El Machine Learning incluso es aplicable al monitoreo de gases volcánicos. Cualquier cambio mínimo podrá ser detectado por estos algoritmos y eso nos puede dar una idea de lo que podría estar pasando en el interior de la estructura volcánica”, manifestó Chaves.
Asimismo, el investigador añadió: “estas herramientas de Aprendizaje Profundo nos brindan una oportunidad única para establecernos como líderes en la región en cuanto a la aplicación de Inteligencia Artificial a problemas reales que nos afectan a todos como ciudadanos”.
De hecho, y según Chaves, son pocas las personas que se dedican en el mundo a la aplicación de Deep Learning en Ciencias de la Atmósfera con el fin de comprender mejor lo que está pasando con el cambio climático.
“En los días del simposio se harán esfuerzos para propiciar investigación en cambio climático y aplicar herramientas de Deep Learning para poder entender el proceso y que podríamos hacer eventualmente”, recalcó.
