SAN FRANCISCO - Incontáveis dólares e carreiras inteiras na ciência foram dedicados à tarefa de prever onde e quando vai ocorrer o próximo grande terremoto. Mas a previsão do fenômeno foi marcada por repetidos fracassos.
Alguns dos mais destrutivos terremotos já vistos - na China em 2008, no Haiti em 2010 e no Japão em 2011, entre outros - ocorreram em áreas consideradas relativamente seguras nos mapas de risco.
Agora, com a ajuda da inteligência artificial, alguns especialistas dizem que mudanças nas possibilidades de análise de grandes volumes de dados sísmicos podem ajudá-los a compreender melhor os terremotos, prever seu comportamento e proporcionar sistemas de alerta mais ágeis e confiáveis.
“É a primeira vez em minha carreira que tenho esperança de um avanço no problema", disse Paul Johnson, bolsista pesquisador do Laboratório Nacional de Los Alamos. A nova pesquisa ligada à inteligência artificial está se valendo das redes neurais, a mesma tecnologia que acelerou o progresso de assistentes pessoais falantes e carros autônomos. As redes neurais são complexos sistemas matemáticos capazes de aprender tarefas por conta própria.
Os cientistas dizem que dados sísmicos são semelhantes aos dados de áudio que empresas como a Amazon usam para treinar as redes neurais a reconhecer comandos falados em assistentes digitais, como a Alexa.
Ao estudar terremotos, o computador procura padrões nas pilhas de dados, sem depender de um cientista. “Em vez de uma sequência de palavras, temos uma sequência de medidas de movimentação do solo", disse Zachary Ross, pesquisador do California Institute of Technology. “Estamos procurando o mesmo tipo de padrão nesses dados.”
O professor Brendan Meade, da Universidade Harvard, começou a explorar essas técnicas depois de passar um período sabático no Google. Ele e seus alunos usaram uma rede neural para rodar uma análise de terremoto 500 vezes mais rápido do que era possível no passado. Tarefas que antes consumiam dias são agora realizadas em minutos.
O Dr. Meade também descobriu que essas técnicas de Inteligência Artificial (IA) podem levar a novas abordagens. Meses atrás, na companhia de outros pesquisadores do Google e de Harvard, ele publicou um estudo mostrando como as redes neurais podem prever as réplicas dos tremores.
Ele acredita que esse tipo de projeto representa uma grande mudança em relação a como a ciência investiga os terremotos. “Chegamos a um ponto em que a tecnologia pode fazer um trabalho tão bom quanto os especialistas humanos, ou até melhor", disse o Dr. Ross.
Japão e México têm sistemas de alerta antecipado, e a Califórnia acaba de inaugurar o seu. Mas os cientistas dizem que a inteligência artificial poderia aumentar muito sua precisão, ajudando a prever a direção e a intensidade de uma ruptura na crosta terrestre e enviando alertas antecipados a hospitais e outras instituições que podem ser beneficiadas com alguns segundos extras de preparação.
Embora as redes neurais sejam habilidosas na identificação de sinais conhecidos em meio aos dados, elas não se prestam à tarefa de identificar novos tipos de sinais - como o som produzido pelo atrito entre as placas tectônicas.
Mas o Dr. Johnson e seus colegas mostraram que uma técnica de aprendizado de máquina chamada “florestas aleatórias” pode identificar sinais antes desconhecidos numa falha simulada criada em laboratório. Num dos casos, o sistema deles apontou que um determinado som pode ser emitido por uma falha, algo que os cientistas antes consideravam sem importância, mas agora sabe-se ser um indício de quando um terremoto pode ocorrer.
Alguns, como, Robert Geller, da Universidade de Tóquio, não estão convencidos da capacidade da IA de produzir resultados. Para ele, a própria ideia segundo a qual terremotos do passado podem ajudar a prever terremotos no futuro é questionável. E, de acordo com ele, só saberemos se a IA pode ser eficaz na previsão de terremotos quando pudermos prever abalos sísmicos sem depender da sorte. “Não há atalhos", disse o Dr. Geller. “Se não for possível prever o futuro, toda essa hipótese estará equivocada.”
