Uno studio internazionale individua l’esistenza di una fase preparatoria rilevabile in alcuni sismi
Gli autori lo sottolineano più volte: la grande sfida delle geoscienze, ovvero la possibilità di prevedere i terremoti, è ancora tutta da vincere. E questo, prima di tutto, perché ogni sisma ha la sua storia, del tutto unica e peculiare.
Ciò, però, non toglie che, in alcuni casi, possano esserci specifiche configurazioni dell’attività sismica e un’evoluzione nel tempo dell’attività delle faglie che accomunano alcuni grandi terremoti.
E l’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere autonomamente questi segnali.
È questo il più importante risultato cui è giunto un team internazionale di ricercatori, che ha coinvolto, tra gli altri, anche enti italiani (l’Istituto nazionale di oceanografia e di geofisica sperimentale e l’Università di Genova) e presentato in uno studio su Nature Communications.
L’Ai che “legge” in anticipo i terremoti
Gli studiosi hanno infatti utilizzato con successo gli algoritmi di machine learning per cercare, nell’analisi degli enormi cataloghi sismici relativi a grandi terremoti, l’esistenza di schemi nascosti nei dati. Non solo e non necessariamente, cioè, singole scosse premonitrici, ma un cambiamento di comportamento della sismicità, sia pur sottile ma misurabile, prima di una violenta scossa.
Tra i possibili indicatori di questa fase preparatoria sismica rilevabile in alcuni terremoti rientrano per esempio l’inizio di una concentrazione di terremoti nello spazio e nel tempo, un aumento delle interazioni tra eventi, un maggior rilascio di deformazione nella crosta terrestre accumulata in anni e secoli, pur senza rottura principale, fino alla formazione di una sorta di “famiglie” di terremoti.
Nei mesi o nelle settimane precedenti ad alcuni grandi eventi si può cioè osservare una maggiore localizzazione dei terremoti, con le scosse che interessano aree più piccole. Ma anche la trasformazione dell’attività sismica rispetto all’idea di eventi casuali indipendenti, come possibile segnale del raggiungimento di un punto critico dello stress tettonico.
Ma c’è terremoto e terremoto
Nello studio, all’algoritmo di Ai è stato chiesto di cercare modelli statistici specifici nei dati di 5 grandi casi reali in zone tra loro assai diverse. Ovvero i terremoti de L’Aquila del 2009, di Iquique (in Cile) del 2014, di Amatrice del 2016, di Kahramanmaras (in Turchia) del 2023 e della penisola di Noto (in Giappone) del 2024. Ed è emerso che non tutti hanno mostrato segnali preparatori chiari.
Uno dei casi più convincenti è quello turco, in cui è stata rilevata una categoria critica di famiglie sismiche soprattutto negli ultimi 8 mesi prima del sisma. Ma anche il terremoto dell’Aquila, con 2 fasi preparatorie diverse: una con un comportamento più a sciame, una migrazione lenta della sismicità e un’attività distribuita, l’altra con eventi più concentrati e maggiore interazione.
D’altro canto, invece, Amatrice non ha mostrato chiari schemi preparatori nel catalogo sismico. L’algoritmo non ha cioè identificato categorie anomale, né segnali affidabili prima della scossa principale. Ancor più complesso il caso giapponese, con lunghi sciami sismici precedenti al terremoto, che però non sono stati interpretati dall’algoritmo come una chiara fase critica.
La possibilità di prevedere i terremoti
Proprio l’esempio della penisola di Noto ha suggerito ai ricercatori che non è sufficiente una abbondante attività sismica per prevedere un terremoto, ma conta piuttosto il tipo di organizzazione della sismicità. Nella prospettiva di una futura possibilità di prevedere i terremoti, si dovrebbe cioè guardare a una combinazione dinamica di molti segnali deboli.
È tutto il sistema-faglia, in altri termini, che sembra avvicinarsi a uno stato instabile e al punto di rottura, proprio attraverso una perdita di stabilità, alla maggior interconnessione tra piccoli eventi e alla concentrazione della deformazione. Potendo lavorare contemporaneamente su oltre 90 parametri, l’Ai è dunque in grado di favorire la possibilità di leggere meglio la situazione.
Il nuovo metodo proposto, che ha il merito di spostare il cuore del dibattito, è però ancora lontano dalla possibilità di prevedere con precisione data, ora e magnitudo di un sisma. Inoltre, il suo funzionamento dipende dalla presenza di alcuni segnali sismici osservabili. Per ora, insomma, si possono solo riconoscere stati anomali ed effettuare una valutazione probabilistica del rischio.
Alberto Minazzi
