En el campo de la monitorización y el análisis de terremotos, un importante avance tecnológico se presentó oficialmente el 17 de enero en el Centro Nacional de Supercomputación de Chengdu. La tercera versión de prueba del modelo de ondas sísmicas de miles de millones de parámetros, el primer modelo de este tipo a nivel mundial, llamado "Dì tīng" (谛听), ya está en línea. Este modelo ha sido desarrollado conjuntamente por el Centro Nacional de Supercomputación de Chengdu, el Instituto de Investigación Geofísica de la Administración Sismológica de China y la Universidad Tsinghua, lo que marca un gran salto en la tecnología de investigación sísmica de China.
El objetivo del desarrollo del modelo "Dì tīng" es mejorar la precisión de la identificación de señales sísmicas y la capacidad de monitorización, especialmente en el procesamiento de datos de ondas sísmicas complejas, ofreciendo un análisis más eficiente y preciso. Según se informa, el modelo se ha aplicado con éxito en la región de Dingri, Tíbet, en el procesamiento de datos del terremoto de magnitud 6,8, identificando automáticamente 452 eventos previos al terremoto y 429 réplicas en las 27 horas posteriores al terremoto. Este éxito no solo verifica la eficacia del modelo, sino que también proporciona nuevas herramientas tecnológicas para la monitorización sísmica futura.
De cara al futuro, el modelo "Dì tīng" abrirá su marco de ajuste fino e inferencia en 2025, y lanzará un proceso de procesamiento de datos complementario. En ese momento, los usuarios podrán utilizar esta herramienta directamente en la plataforma de supercomputación para el análisis empresarial y la investigación científica. A corto plazo, la aplicación del modelo se centrará en la identificación de señales sísmicas, la monitorización de la actividad sísmica y la respuesta rápida a grandes terremotos. A largo plazo, la sismología, como ciencia de observación, depende de una comprensión y un análisis profundos de los datos de observación.
Este avance no solo tiene una importancia significativa para los investigadores científicos, sino que también mejorará considerablemente la capacidad de alerta temprana de la población sobre la actividad sísmica. Con la mejora continua del modelo, se espera que en el futuro proporcione un apoyo mucho más sólido para la predicción de terremotos y el trabajo de prevención y mitigación de desastres.
