Prevedere dove e quando si verificherà un terremoto non è ancora scientificamente attuabile. Si possono effettuare previsioni a livello statistico sulla base della “storia sismica” di una determinata zona, con stime che possono verificare la possibilità di ripetizione dell’evento sismico stesso I parametri che consentono di identificare i cambiamenti chimici, fisici o geologici di un’area sono
Prevedere dove e quando si verificherà un terremoto non è ancora scientificamente attuabile. Si possono effettuare previsioni a livello statistico sulla base della “storia sismica” di una determinata zona, con stime che possono verificare 
la possibilità di ripetizione dell’evento sismico stesso
I parametri che consentono di identificare i cambiamenti chimici, fisici o geologici di un’area sono definiti “precursori sismici”. Non rappresentano indicazione certa di un imminente terremoto, ma su di essi molti studiosi si sono messi a lavorare per trovare un modello valido per la previsione dei terremoti.
Un’intuizione di un professore di geofisica alla Stanford University, Greg Beroza, potrebbe teoricamente aver perfezionato i metodi di previsione dei terremoti. Tale intuizione viene da un app che è presente su quasi tutti gli smartphone di oggi: Shazam.
Shazam confronta l’audio in real time con i file presenti all’interno di un proprio database, catturando la forma d’onda di un breve tratto della canzone e sincronizzandola con quella online. Filtra inoltre anche il rumore di fondo dell’ambiente circostante.
Beroza ha deciso quindi di lavorare sull’algoritmo di Shazam, applicandolo ai concetti di sismologia: ha creato un nuovo algoritmo, denominato FAST (Fingerprint And Similarity Thresholding) che isola un tratto di onda sonora relativa ad un terremoto e la confronta con tutte le altre presenti nel database.
I terremoti che si verificano in aree di una stessa faglia mostrano onde sonore simili: campionandole con FAST si può mappare più velocemente terremoti per capire le aree maggiormente a rischio.
Ma l’algoritmo FAST ha preso in prestito da Shazam anche altre “funzioni”, come la pulizia del “rumore”, attraverso plug-in DeNoiser che rimuovono i rumori di fondo come nell’ambito musicale.
L’incremento di abilità di previsione è aumentato di tremila volte rispetto alle attività di template matching (confronto visuale delle forme d’onda dei terremoti registrate su un database) precedentemente utilizzate.
Un passo in avanti nell’avvicinarsi alla previsione dei terremoti, ottenuto grazie ad una tecnologia inizialmente pensata solo per il divertimento.
Paolo Ernesto Sussi
[Fonte immagini: technationnews.com – stanford.edu]
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