Cabos de fibra óptica e IA: a inovação que nos permitiria saber em segundos a intensidade de um terremoto

Um grupo de pesquisadores nos Estados Unidos desenvolveu um método inovador para estimar, segundos após o início, a magnitude potencial de um terremoto. A descoberta, publicada na revista científica Nature Communications, abre um novo caminho para o fortalecimento dos sistemas de alerta precoce e para dar às comunidades mais tempo para agir antes que o tremor mais intenso ocorra.

O trabalho foi realizado por especialistas do Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS) e da Cal Poly Humboldt. A pesquisa demonstrou que os cabos de fibra óptica, comumente usados para fornecer internet de alta velocidade, também podem funcionar como uma extensa rede de sensores capaz de detectar os primeiros sinais de um terremoto.

Segundo os cientistas, o sistema estima com precisão se um terremoto de magnitude moderada ou grande está se desenvolvendo, analisando apenas os primeiros quatro segundos das ondas sísmicas.

Quatro segundos que podem fazer toda a diferença

Determinar rapidamente a magnitude de um terremoto continua sendo um dos maiores desafios para os sistemas de alerta precoce. Quanto mais cedo o potencial do evento for conhecido, mais eficaz será a resposta na proteção da população e da infraestrutura crítica.

"Um dos maiores desafios dos sistemas de alerta precoce é determinar o mais rápido possível a magnitude de um terremoto", explicou a geofísica Theresa Sawi, do USGS e coautora do estudo. Ela observou que essa nova técnica baseada em fibra óptica poderia responder a essa pergunta em apenas alguns segundos.

Uma estimativa mais precisa permite decisões mais confiáveis sobre o momento ideal para enviar alertas a celulares, aplicativos e serviços de emergência. Mesmo alguns segundos a mais podem ser suficientes para que as pessoas procurem abrigo ou para que medidas automáticas sejam acionadas, como reduzir a velocidade dos trens ou interromper o fornecimento de gás.

As primeiras vibrações contêm informações essenciais.

Os pesquisadores comparam o fenômeno ao primeiro trovão de uma tempestade: assim como esse som pode antecipar a intensidade da tempestade, os primeiros momentos de um terremoto contêm indícios sobre sua possível evolução.

Para tirar proveito dessa diferença, a equipe desenvolveu um sistema de aprendizado de máquina capaz de reconhecer esses padrões com um alto nível de precisão. O algoritmo foi treinado usando registros de terremotos reais com magnitudes variando de 3,5 a 7,1 que ocorreram na Califórnia.

Posteriormente, os resultados foram aplicados a dados obtidos por um cabo de fibra óptica instalado entre as cidades de Arcata e Eureka, no norte da Califórnia, uma das regiões sismicamente mais ativas dos Estados Unidos.

Uma rede de internet transformada em detector de terremotos

A pesquisa faz parte de um projeto sobre uma técnica conhecida como sensoriamento acústico distribuído. Esse método aproveita a infraestrutura de fibra óptica existente para transformá-la em uma vasta rede de monitoramento sísmico.

Quando as ondas sísmicas se propagam pelo solo, alteram a forma como a luz se propaga dentro do cabo. Essas minúsculas alterações podem ser medidas com instrumentos especializados, permitindo a detecção das vibrações geradas por um terremoto sem a necessidade de instalar sensores convencionais em todos os pontos.

A principal vantagem é que as redes de fibra óptica já se estendem por vastas áreas terrestres e também cruzam o leito marinho. Isso expandiria significativamente o monitoramento sísmico em regiões costeiras e oceânicas, onde a instalação de estações tradicionais costuma ser complexa e cara.

Para Connie Stewart, coautora do estudo e diretora executiva de Iniciativas Universitárias da Cal Poly Humboldt, o trabalho demonstra que investir em infraestrutura pública gera benefícios que vão muito além do acesso à internet. Em sua opinião, as redes de fibra óptica não apenas melhoram a conectividade, mas também impulsionam novos avanços científicos que podem contribuir para comunidades mais seguras e resilientes diante de desastres naturais.