O sismólogo Gregory Beroza, de Stanford, estava fazendo compras um dia quando ouviu uma música que não reconheceu. Então ele pegou seu smartphone e usou o aplicativo popular Shazam para identificar a música.
Shazam usa um algoritmo para encontrar a “impressão digital acústica” de uma música - a parte de uma música que a torna única - e a compara ao banco de dados de músicas.
E se, pensou Beroza, ele pudesse usar uma técnica semelhante para identificar terremotos?
Por anos, os sismólogos têm tentado identificar “microquakes” - terremotos tão pequenos que nem se registram nas ferramentas tradicionais de medição. A identificação de microquakes pode ajudar os cientistas a entender o comportamento do terremoto e potencialmente ajudá-los a prever eventos sísmicos perigosos.
Como as músicas, os terremotos também têm impressões digitais.
“A estrutura da Terra muda muito devagar, de modo que os terremotos que ocorrem próximos uns dos outros têm formas de onda muito semelhantes, isto é, eles tremem o solo quase da mesma maneira”, explica Beroza.
Com o tempo, pesquisadores criaram bancos de dados de impressões digitais de terremotos para identificar os movimentos do solo que podem ser microquakes. Quando ocorre um movimento de solo, os sismólogos podem usar o banco de dados para ver se ele combina com qualquer impressão digital de terremoto conhecida. Mas o uso desses bancos de dados é um processo lento, e os sismólogos geralmente tentam ler enormes quantidades de dados em tempo real.
"Você pode imaginar que, se você estivesse tentando comparar todos os momentos com todos os outros momentos, 365 dias por ano, 24 horas por dia, rapidamente se tornaria um trabalho muito grande", diz Beroza. "Na verdade, fica incrivelmente grande."
Como funciona FAST (Stanford) (Stanford) Mas um leitor de impressões digitais baseado em algoritmo baseado em microquake baseado no Shazam poderia ter o potencial para fazer o trabalho quase instantaneamente, Beroza imaginou.
O sismólogo recrutou três estudantes com experiência em geociências computacionais para criar um algoritmo. Juntos, a equipe criou um programa chamado Fingerprint and Similarity Thresholding (FAST). Sua sigla é apropriada: o FAST pode analisar uma semana de dados sísmicos contínuos em menos de duas horas, 140 vezes mais rápido que as técnicas tradicionais. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais, o FAST usa a impressão digital para comparar “like like like”, cortando o processo de perda de tempo de comparar todos os terremotos com todos os outros terremotos.
Os resultados do trabalho da equipe foram publicados recentemente na revista Science Advances .
“O uso potencial [do FAST] está em toda parte”, diz Beroza. "Pode ser útil para encontrar terremotos durante sequências de tremores secundários [os menores terremotos que freqüentemente seguem um maior] para entender o processo pelo qual um terremoto leva a outro terremoto."
Também pode ser útil para entender a “sismicidade induzida” - pequenos terremotos causados pelo comportamento humano. Uma causa comum de sismicidade induzida é a injeção de água residual, onde a água contaminada da perfuração de petróleo e gás é descartada por injeção em poços subterrâneos profundos. Acredita-se que a injeção de água residual seja a causa do maior terremoto de origem humana na história dos EUA, um terremoto de magnitude 5, 7 em Oklahoma em 2011. A mineração, o fraturamento hidráulico e a construção de grandes reservatórios também são conhecidos por induzir terremotos. Ao contrário dos terremotos naturais, cujos números têm permanecido consistentes ao longo dos anos, os terremotos induzidos por humanos estão aumentando em freqüência, diz Beroza. O FAST pode ser especialmente útil nessa área, dando aos pesquisadores uma imagem melhor de quanto as atividades humanas estão desestabilizando a crosta terrestre.
Ainda há desafios antes que o FAST possa ser totalmente implementado. Na pesquisa da equipe, o FAST foi usado apenas com um único instrumento em uma única linha de falha. Para ser amplamente útil, deve ser ligado em rede através de uma série de sensores sísmicos. Também precisa ser ainda mais rápido, diz Beroza. A equipe está trabalhando atualmente nessas melhorias, e Beroza espera lançar mais resultados durante o ano.
