Il sistema di allerta precoce dei terremoti di Google ha utilizzato gli accelerometri dei telefoni sui dispositivi Android per aumentare gli allarmi sismici di dieci volte in 98 paesi.
Vigili del fuoco conducono operazioni di ricerca e soccorso tra edifici crollati a Hualien, Taiwan nel 2024.(Credito immagine: Ministero dell’Interno / Handout / Anadolu via Getty Images)Iscriviti alla nostra newsletter
Google ha sfruttato i sensori di movimento su oltre 2 miliardi di smartphone per creare un sistema di allerta precoce dei terremoti efficace quanto i sismometri standard, rivela un nuovo studio.
Tra il 2021 e il 2024, il sistema Android Earthquake Alerts (AEA) dell’azienda ha registrato oltre 11.000 scosse attraverso gli accelerometri degli smartphone ed ha emesso più di 1.200 allerte agli utenti Android in 98 paesi.
“I terremoti sono una minaccia costante per le comunità di tutto il mondo. Sebbene siamo diventati bravi a sapere dove è probabile che colpiscano, affrontiamo ancora conseguenze devastanti quando accadono,” hanno scritto i rappresentanti di Google in una dichiarazione. “E se potessimo dare alle persone qualche prezioso secondo di preavviso prima che inizi la scossa? Quei secondi possono essere sufficienti per scendere da una scala, allontanarsi da oggetti pericolosi e mettersi al riparo.”
Negli ultimi decenni, i sistemi di allerta sismica sono stati implementati in paesi come Cina, Messico, Giappone, Corea del Sud e Stati Uniti. Tuttavia, questi sistemi, costruiti utilizzando stazioni sismiche come nodi, sono costosi, il che significa che la maggior parte dei paesi sismicamente attivi ha solo una copertura regionale e molti altri ne sono privi.
Per colmare questo divario di copertura, i ricercatori di Google hanno progettato il sistema AEA per utilizzare gli accelerometri degli smartphone e degli smartwatch per rilevare le onde P a movimento rapido, che tipicamente precedono le onde S più distruttive durante un terremoto. Utilizzando questa rete di sensori, AEA può stimare l’entità di un terremoto e dove colpirà, e quindi inviare avvisi agli utenti nella zona di pericolo.
Innovazione
I ricercatori hanno affrontato molte sfide. Gli accelerometri dei telefoni sono molto meno precisi dei sismometri, quindi il team ha messo insieme i dati dalla pura onnipresenza dei dispositivi Android e dalla loro registrazione predefinita dei dati di movimento.
Trasformare questi segnali aggregati in avvisi significativi ha richiesto loro di tenere conto delle differenze tra i dispositivi e delle variazioni regionali nella geologia e nella disposizione degli edifici.
Ora operativo in diversi paesi – tra cui Grecia, Turchia, Stati Uniti, Giappone e Indonesia – l’AEA aveva emesso 1.279 allerte a marzo 2024.
Il feedback degli utenti rivela che l’85% delle persone che hanno sperimentato un terremoto ha ricevuto un avviso, con il 36% che lo ha ricevuto prima della scossa, il 28% durante e il 23% dopo.
Solo tre degli allarmi erano falsi positivi, con due attivati da temporali e un altro da un evento di notifica di massa non correlato che ha fatto vibrare numerosi telefoni.
Ma i problemi persistono, specialmente nella stima della magnitudo di grandi terremoti, come quelli che hanno colpito la Turchia nel febbraio 2023. Queste scosse sono state significativamente sottostimate dall’AEA, un fatto che i ricercatori hanno attribuito a difetti negli algoritmi e nei metodi di raccolta che da allora sono stati aggiornati.
Eventi come questo sollevano interrogativi sul software salvavita di proprietà e gestito da un colosso tecnologico, ma Google insiste che la sua tecnologia “aiuterà a integrare i sistemi di allerta ufficiali” invece di sostituirli.
“AEA dimostra che gli smartphone distribuiti a livello globale possono essere utilizzati per rilevare terremoti ed emettere avvisi su larga scala con un’efficacia comparabile ai sistemi nazionali stabiliti,” hanno scritto i ricercatori nello studio. “I grandi terremoti rimangono i più importanti e impegnativi per tutti i sistemi EEW [allerta precoce dei terremoti], e l’implementazione globale di AEA supporta gli sforzi per migliorare il rilevamento con una raccolta dati rapida e su larga scala e un feedback agli algoritmi.”
Sourse: www.livescience.com