02.11.16

¿Puede el big data predecir el próximo mega terremoto en Valparaíso?

Escrito por Pablo Albarracín en Apps & Software, Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, Tech | 0 Comentarios

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El uso inteligente de la avalancha de datos que se están generando y extrayendo en diferentes industrias y actividades, más conocido como el temido (y amado) big data, está llamado a resolver o, por lo menos, facilitar la toma de decisiones en múltiples aspectos de la sociedad. Desde mejoras y exponenciales avances en ciencia, delincuencia, salud, educación, transporte, biotecnología, comunicaciones, defensa, ciberseguridad, etcétera, el big data trae consigo la promesa de solucionar problemas claves de la humanidad, como la cura de enfermedades, la mejor gestión de desastres naturales o la búsqueda de vida fuera de la Tierra. El big data se está convirtiendo en el nuevo petróleo.

La tierra se mueve bajo nuestros pies y no es algo agradable. El último terremoto que sacudió gran parte del norte chico y la zona central de Chile hace casi un año, y que generó una enorme cantidad de réplicas, algunas muy cercanas a pequeños terremotos, produce en la población una comprensible incertidumbre de cuándo y dónde será el próximo ‘evento’ de gran magnitud. Basta con que ocurra algún fuerte terremoto en el ‘cordón de fuego del Pacífico’, para que salgan muchas voces ( la mayoría no científicas) alertando sobre la posibilidad de que ‘se viene’ uno grande.

Entonces, ¿puede el big data predecir el próximo terremoto? Lamentablemente, por ahora, no. La ciencia es clara al respecto: ¡no se pueden predecir los terremotos!

“No se trata de mayor o menor tecnología, sino de un entendimiento de cómo funciona exactamente esta ciencia”, dice Marco Cisternas, profesor e investigador Ph.D. en registros sedimentarios de eventos catastróficos, cambio ambiental y paleo-sismología de la Escuela de Ciencias del Mar de la PUCV. “Puede ser mañana (el próximo terremoto) o en 10 años más, nada puede ser científicamente comprobado, no se puede predecir, porque esta disciplina, entre otros factores, es muy reciente. Antes se pensaba que los continentes estaban quietos y recién en 1965 se aceptó que se movían”.

Cisternas es categórico y no deja espacio para las suposiciones ni la elucubración. El experto de la PUCV explica a Chrysalis que una de las grandes dudas de la ciencia sismológica es que no se sabe lo que detiene a los terremotos, por qué el quiebre no continúa. Se conoce el por qué se inicia un terremoto, pero no por qué tiene un fin. “Todos los días hay muchos terremotos, y algunos de ellos siguen creciendo y no sabemos por qué crecen y por qué se detienen. Algunos pequeños pueden llegar a ser gigantes.. el del 16 de septiembre, se detuvo, pero ¿por qué no continúo hasta Valparaíso?”, apunta Cisternas.

“Puede ser mañana (el próximo terremoto) o en 10 años más, nada puede ser científicamente comprobado, no se puede predecir, porque esta disciplina, entre otros factores, es muy reciente. Antes se pensaba que los continentes estaban quietos y recién en 1965 se aceptó que se movían”.

Las estadísticas históricas y el big data sismológico pueden aportar algunas predicciones de dónde la falla está acumulando más energía. “Valparaíso quedó como un ‘sandwich’ (entre el terremoto del 2010 y el del 16 de septiembre 2015), pero por qué no se rompe aún no se sabe. No es un tema de tecnología sino de entendimiento”.

El experto explica que existen cientos de papers dónde indican posibles factores a tener en cuenta para la predicción de un terremoto, como la gravedad, ciertas condiciones atmosféricas, la posición de la luna, el comportamiento de las hormigas y otros animales, pero todas son propuestas, nada 100% comprobado. “No se pude decir ni cuándo, ni dónde, se va a romper”, enfatiza Cisternas.

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Los datos deben conversar…

Con tanta tecnología dando vueltas, con el big data y su promesa de poder solucionar problemas importantes de nuestras vidas, entonces, ¿cuál es el papel del big data en todo esto?. Cómo la enorme cantidad de sensores sismológicos, satélites, y otras tecnologías están capturando data para poder entender de mejor manera lo que Cisternas señala que aún es un misterio? En el fondo debemos preguntarnos, qué capturar y cómo.

“No creo que la cantidad de la data misma sea un problema, hemos realizado muchos avances en tecnología de materiales de hard drives, y hoy en día los terabytes son casi regalados, en combinación con los avances de algoritmos para comprimir”, dice Paloma Farias, co-fundadora de Garden Gnome startup incubada en Chrysalis que entrega soluciones de IoT para la agricultura. “Uno de los desafíos más grandes cuando se trata de big data es qué hacer con todos datos. Cómo usarlos de una forma inteligente, hacerlos accesibles, crear conocimientos de datos para muchos grupos diferentes”.

Tal como señala Paloma la recolección de datos es un tema relevante y en el caso de los terremotos los datos están segundo a segundo siendo monitoreados y almacenados, esa data algún día nos entregará inteligencia.

Y eso puede estar cerca.

El caso de Terra Seismic

El análisis de big data habría abierto un nuevo tipo de pronósticos de terremotos utilizando datos atmosféricos combinados con análisis estadísticos y satélites especializados.

Una de las compañías que está trabajando en esto es Terra Seismic, que utiliza datos de satélite para predecir grandes terremotos en cualquier parte del mundo, según ellos con 90% de precisión. El 22 de febrero del 2015 emitieron una alerta que un terremoto 6.5° Richter azotaría Sumatra. El 3 de marzo la isla sufrió un terremoto de 6.4°.

Esto no es algo aceptado por unanimidad por la comunidad científica.

“Uno de los desafíos más grandes cuando se trata de big data es qué hacer con todos datos. Cómo usarlos de una forma inteligente, hacerlos accesibles, crear conocimientos de datos para muchos grupos diferentes”.

La compañía señala que sus datos son recolectados desde el año 2004 con información proveniente de Estados Unidos, los servicios europeos y asiáticos por satélite, así como instrumentos basados en tierra, para medir anormalidades en la atmósfera causado por la liberación de energía y la liberación de ciertos gases. Utiliza software de código abierto escrito en Python y se ejecuta en servidores webApache para procesar grandes volúmenes de datos. Luego algoritmos personalizados analizan las imágenes de satélite y datos de los sensores para evaluar el riesgo, basado además en data histórica y estadística, generando los reportes.

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La tecnología, además del entendimiento de los procesos, es clave. “En el futuro, lo que hoy llamamos big data incluirá datos estructurados y no estructurados para generar expectativas en lo que vamos a analizar, por lo que ya no podremos pensar más en big data como algo separado”, dice en un comunicado Stephen Brobst, Chief Technology Officer de Teradata. “No importa si se trata de datos pequeños, grandes, cuadrados, circulares o triangulares, lo que se pretende es integrar esa información y volverla disponible para quienes toman las decisiones. La base girará en torno al conjunto de herramientas que emergerán, necesarias para manejar la integración a través de múltiples tipos de datos, sistemas de archivos y tecnologías”.

Más allá de los avances recolección de datos para estudiar de mejor manera los eventos sismológico, debemos ser responsables y quedarnos con lo que las investigaciones más serias del mundo nos indican: no se pueden predecir los terremotos.

“Estamos muy lejos, en tiempo científico, de encontrar una respuesta”, dice Cisternas.

Ante eventos tan gigantescos y de los cuales aún no sabemos mucho, siempre la prevención es algo positivo. Compre agua, velas, linternas y una radio a pila.

Juan segura vivió muchos años.

Para leer más:

Académico de la PUCV advierte que en Valparaíso no ha ocurrido un megaterremoto desde 1730

Crédito imagen principal: Fabrizio Bensch-Reuters, vía www.abc.net.au 

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