Para predecir los terremotos, primero debemos entender que existen dos tipos de incertidumbres a la hora de tratar con ellos:
1.) Fecha y hora
2.) Magnitud
Para predecir los dos con precisión, los científicos requieren toneladas de datos históricos (para generar patrones) y terabytes de datos en tiempo real que analizan el estado actual de la tierra (para que coincidan con los patrones)
Esta es una aplicación práctica del análisis de grandes datos, y se ha sugerido para predecir los terremotos de forma algorítmica.
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De hecho, una compañía llamada Terra Seismic dice que los terremotos pueden predecirse entre 20 y 30 días antes de que ocurran. Mediante el uso de Big Data y tecnología satelital, la empresa procesa grandes volúmenes de datos satelitales que se toman cada día de regiones donde la probabilidad de un terremoto es enorme y sensores basados en tierra. Estos datos se combinan con una gran cantidad de precursores de terremotos como cambios en el nivel del agua subterránea, nubes repentinas, comportamiento extraño de animales, aves y peces, cambios en la conductividad del suelo, anomalías geomagnéticas y de gravedad, emisiones electromagnéticas, campo eléctrico atmosférico anómalo, aberraciones geoquímicas como emisiones excesivas de radón, hidrógeno, helio, dióxido de carbono, metano y otros gases y fluidos, y variaciones en las velocidades de las ondas sísmicas. Los algoritmos creados por la empresa analizan estos datos combinados para evaluar la probabilidad de un terremoto.
La compañía afirma haber predicho con éxito varios terremotos. Por ejemplo, el 5 de abril de 2013, la empresa emitió un pronóstico para Japón. El 12 de abril de 2013, un terremoto golpeó el área identificada y 33 personas resultaron heridas. El 4 de junio de 2013, la empresa volvió a hacer una predicción de un terremoto en el norte de Italia. El 21 de junio, un terremoto golpeó el área identificada. El 3 de marzo de 2013, la firma emitió un pronóstico para un terremoto en Irán. Nuevamente, después de 35 días, un terremoto golpeó el área identificada.
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