Un equipo de científicos de la Universidad de Alaska Fairbanks ha desarrollado un innovador método que podría permitir prever la ocurrencia de grandes terremotos con varios meses de anticipación. Encabezado por el profesor Társilo Girona, el estudio, publicado en la revista Nature Communications, utiliza técnicas de aprendizaje automático para identificar disturbios tectónicos de bajo nivel en grandes áreas, lo que podría proporcionar advertencias tempranas de movimientos sísmicos significativos. La investigación se basa en el análisis de datos históricos de terremotos, incluyendo el temblor de magnitud 7.1 en Anchorage en 2018 y la secuencia sísmica en Ridgecrest, California, en 2019.

El profesor Girona destacó que la investigación demuestra cómo las técnicas estadísticas avanzadas pueden identificar posibles precursores de grandes terremotos. En el caso del terremoto de Anchorage, el equipo encontró que la probabilidad de un gran sismo en los 30 días siguientes aumentó abruptamente a aproximadamente un 80% tres meses antes del evento y a cerca del 85% justo antes de que ocurriera. Hallazgos similares se obtuvieron para el evento en Ridgecrest, lo que sugiere que el método tiene un potencial significativo para mejorar la previsión sísmica y mitigar el impacto de futuros terremotos.