A través de la visualización y recopilación de datos, y la inferencia de modelos, la Inteligencia Artificial puede ayudar a predecir fenómenos geológicos, astronómicos  y meteorológicos que ocurren en cualquier lugar del mundo como, por ejemplo, la erupción que sobrecoge, desde hace poco más de un mes, a la isla canaria de La Palma.

Shapelets, plataforma española especializada en Data Science, ha creado una aplicación que utiliza la Inteligencia Artificial para analizar los datos públicos sobre terremotos y otras erupciones en la isla recogidos a lo largo de la historia por el Instituto Geográfico Nacional (IGN), obteniendo como resultado que la probabilidad de que ocurriera una erupción en La Palma, en base a los terremotos sucedidos el mismo día que se inició la erupción más larga, fue del 83.58%.

Desde la compañía destacan “la relación que existe entre los terremotos y las erupciones volcánicas pues, según los datos, el número de terremotos creció drásticamente durante los meses anteriores a la erupción”.

De ahí la importancia de vigilar la sismicidad en este tipo de territorios y de utilizar Inteligencia Artificial para el análisis de los datos, pues permite anticipar la actividad volcánica con un alto porcentaje de acierto.

La precisión del modelo desarrollado por Shapelets alcanza el 67% al reflejar la fracción de erupciones volcánicas reales encontradas por el modelo, de entre todas las erupciones volcánicas recogidas. Se alcanza el 52% de exhaustividad, que refleja la fracción de erupciones volcánicas reales encontradas por el modelo, entre todas las erupciones volcánicas reales.

Teniendo en cuenta estos dos porcentajes de forma simultánea, la puntuación que obtiene el modelo en base a su media es del 57%, lo que refleja el éxito del modelo de predicción basado en Inteligencia Artificial, desarrollado por la compañía.

Shapelets ha construido una app que recupera datos de terremotos procedentes de una base pública, como es el IGN. Esto permite crear de forma muy fácil potentes visualizaciones geográficas con los datos recuperados. Y, al mismo tiempo, usar modelos entrenados para ejecutar inferencias sobre ellos con los datos recuperados, obteniendo predicciones con un simple clic.