Um novo sistema baseado em inteligência artificial pode transformar como cientistas e autoridades lidam com tremores secundários após terremotos. De acordo com um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Edimburgo, em parceria com a British Geological Survey e a Universidade de Pádua, o modelo é capaz de prever em segundos a quantidade e a localização provável de abalos subsequentes, eventos que, muitas vezes, podem ser ainda mais perigosos que o tremor inicial. O estudo foi publicado na revista Earth, Planets and Space em novembro de 2025 e sugere que a tecnologia pode auxiliar na tomada de decisões emergenciais, otimizando a alocação de recursos e medidas de segurança em áreas afetadas. Diferença de horas para segundos As ferramentas tradicionais para previsão de tremores secundários, como o modelo ETAS (Epidemic-Type Aftershock Sequence), requerem longos períodos de processamento e simulações complexas, levando horas ou até dias para gerar resultados, segundo informações da Universidade de Edimburgo. Em comparação, os novos modelos de machine learning processam os dados quase em tempo real, o que representa um salto de eficiência em contextos críticos. Os pesquisadores treinaram os algoritmos com dados sísmicos de regiões com atividade intensa, como Califórnia, Japão, Itália, Grécia e Nova Zelândia. Isso permitiu que o sistema aprendesse a lidar com diferentes formações tectônicas, tornando-o adaptável a múltiplos cenários geográficos. Precisão semelhante, com custo computacional menor Apesar da velocidade significativamente maior, os modelos baseados em IA demonstraram um nível de precisão comparável ao das ferramentas consagradas. Segundo Foteini Dervisi, doutoranda da Escola de Geociências da Universidade de Edimburgo e autora principal do estudo, o baixo custo computacional da nova ferramenta é um diferencial operacional relevante. “Estes modelos oferecem grandes benefícios para uso prático, especialmente quando integrados a catálogos sísmicos de alta resolução gerados em tempo real”, afirmou a pesquisadora. O estudo avaliou o desempenho da IA em prever o número de tremores secundários nas 24 horas após terremotos de magnitude igual ou superior a 4, indicando potencial de uso para eventos de pequena e média escala, além dos grandes desastres. Aplicações e impacto para políticas de emergência A capacidade de prever rapidamente onde ocorrerão tremores subsequentes pode ser essencial para ações de resposta emergencial, como evacuação de áreas de risco, envio de equipes de resgate e realocação de infraestrutura temporária. Embora os modelos ainda estejam em fase de avaliação científica, seu uso em larga escala poderá beneficiar especialmente países com histórico recorrente de abalos sísmicos, reduzindo impactos sociais e econômicos em desastres naturais. Mais Lidas Um novo sistema baseado em inteligência artificial pode transformar como cientistas e autoridades lidam com tremores secundários após terremotos. De acordo com um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade de Edimburgo, em parceria com a British Geological Survey e a Universidade de Pádua, o modelo é capaz de prever em segundos a quantidade e a localização provável de abalos subsequentes, eventos que, muitas vezes, podem ser ainda mais perigosos que o tremor inicial. O estudo foi publicado na revista Earth, Planets and Space em novembro de 2025 e sugere que a tecnologia pode auxiliar na tomada de decisões emergenciais, otimizando a alocação de recursos e medidas de segurança em áreas afetadas. Diferença de horas para segundos As ferramentas tradicionais para previsão de tremores secundários, como o modelo ETAS (Epidemic-Type Aftershock Sequence), requerem longos períodos de processamento e simulações complexas, levando horas ou até dias para gerar resultados, segundo informações da Universidade de Edimburgo. Em comparação, os novos modelos de machine learning processam os dados quase em tempo real, o que representa um salto de eficiência em contextos críticos. Os pesquisadores treinaram os algoritmos com dados sísmicos de regiões com atividade intensa, como Califórnia, Japão, Itália, Grécia e Nova Zelândia. Isso permitiu que o sistema aprendesse a lidar com diferentes formações tectônicas, tornando-o adaptável a múltiplos cenários geográficos. Precisão semelhante, com custo computacional menor Apesar da velocidade significativamente maior, os modelos baseados em IA demonstraram um nível de precisão comparável ao das ferramentas consagradas. Segundo Foteini Dervisi, doutoranda da Escola de Geociências da Universidade de Edimburgo e autora principal do estudo, o baixo custo computacional da nova ferramenta é um diferencial operacional relevante. “Estes modelos oferecem grandes benefícios para uso prático, especialmente quando integrados a catálogos sísmicos de alta resolução gerados em tempo real”, afirmou a pesquisadora. O estudo avaliou o desempenho da IA em prever o número de tremores secundários nas 24 horas após terremotos de magnitude igual ou superior a 4, indicando potencial de uso para eventos de pequena e média escala, além dos grandes desastres. Aplicações e impacto para políticas de emergência A capacidade de prever rapidamente onde ocorrerão tremores subsequentes pode ser essencial para ações de resposta emergencial, como evacuação de áreas de risco, envio de equipes de resgate e realocação de infraestrutura temporária. Embora os modelos ainda estejam em fase de avaliação científica, seu uso em larga escala poderá beneficiar especialmente países com histórico recorrente de abalos sísmicos, reduzindo impactos sociais e econômicos em desastres naturais. Mais Lidas