Ferramentas de IA Preveem Risco de Réplicas em Segundos Após Terremotos

Uma equipe internacional de pesquisadores, composta por especialistas da Universidade de Edimburgo, do Serviço Geológico Britânico (BGS) e da Universidade de Pádua, desenvolveu uma ferramenta baseada em Inteligência Artificial (IA) para prever os riscos de réplicas sísmicas. Esta tecnologia, cujos resultados foram divulgados no final de 2025, tem a capacidade notável de avaliar a probabilidade e a quantidade de réplicas com magnitude 4.0 ou superior nas primeiras 24 horas após o tremor principal, e isso é feito de forma quase instantânea.

O sistema de aprendizado profundo foi meticulosamente treinado utilizando dados sísmicos detalhados coletados em cinco regiões conhecidas pela sua intensa atividade sísmica: Califórnia, Nova Zelândia, Itália, Japão e Grécia. O desenvolvimento demonstra uma qualidade de previsão comparável ao modelo estabelecido Epidemic-Type Aftershock Sequence (ETAS), que atualmente serve como padrão operacional em diversos países. O grande diferencial desta nova solução de IA, conforme salientado pela líder da pesquisa, Fotini Dervisis, estudante de pós-graduação na Universidade de Edimburgo e no BGS, reside na sua velocidade.

Enquanto o modelo ETAS exige horas ou até dias para processar milhares de simulações, as novas arquiteturas de IA conseguem fornecer resultados em meros segundos. Essa agilidade é um divisor de águas. A rapidez na previsão é de importância crítica em áreas atingidas por desastres. Afinal, as réplicas subsequentes podem facilmente causar o colapso de estruturas que já foram danificadas pelo evento inicial e, consequentemente, complicar enormemente os esforços de resgate e socorro.

Olhando para o passado recente, eventos como o devastador terremoto na Turquia em fevereiro de 2023 reforçam a necessidade urgente de ferramentas preditivas rápidas como esta para uma gestão de crises mais eficaz. A capacidade de saber o que esperar nas horas seguintes a um grande sismo pode salvar vidas e otimizar a alocação de recursos de emergência, algo que, até agora, era um desafio logístico considerável.

Os cientistas envolvidos no projeto indicam que o próximo passo fundamental no avanço da sismologia operacional será a integração destas novas arquiteturas de IA, como SmaAt-UNet e Earthformer, com os catálogos sísmicos de alta precisão que estão sendo gerados por aprendizado de máquina em tempo quase real. Este avanço representa uma mudança de paradigma, saindo de análises sismológicas que consomem muitos recursos para a entrega de informações cruciais em um piscar de olhos.

Este notável feito científico recebeu apoio parcial através do programa Horizonte 2020 da União Europeia, especificamente no âmbito da Rede de Treinamento Inovador Maria Skłodowska-Curie. A colaboração entre instituições europeias e a aplicação de tecnologias de ponta sinalizam um futuro onde a resposta a desastres naturais será muito mais informada e imediata, tirando o máximo proveito da ciência de dados para a segurança pública.