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Los terremotos se clasifican como uno de los desastres naturales más devastadores que pueden tener efectos catastróficos en el medio ambiente, la vida y las propiedades. Los terremotos devastadores más recientes tienen magnitudes mayores a > M8. Se han utilizado datos de satélites, sistemas de posicionamiento global, radar de apero sintético por interferometría (InSAR) y sismómetros como sistemas microelectromecánicos, sismómetros, sismómetros de fondo oceánico y sistemas de detección acústica distribuida para predecir terremotos con un alto grado de éxito. A pesar de los avances en el registro, almacenamiento y análisis de ondas sísmicas, la predicción del tiempo, lugar y magnitud de los terremotos sigue siendo difícil. Por otro lado, los nuevos desarrollos en inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) han mostrado un potencial prometedor para ofrecer más información y predicciones. Así, este artículo revisa el uso de Modelos impulsados por IA y tecnologías basadas en IoT para la predicción de terremotos, las limitaciones de los enfoques actuales y las cuestiones de investigación abiertas. La revisión discute los reveses en la predicción de terremotos debido a datos insuficientes, inconsistencias, diversidad de señales precursoras de terremotos y la composición geofísica de la tierra. Finalmente, este estudio examina enfoques o soluciones potenciales que los científicos pueden emplear para abordar los desafíos que enfrentan en la predicción de terremotos. El análisis se basa en la aplicación exitosa de IA e IoT en otros campos.
Pwavodi et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.