“Avevamo a disposizione enormi quantità di dati”, afferma Ross. Spiega che, poiché la California è così geologicamente attiva e così completamente ricoperta di sismometri, c’erano più dati di quanti gli esperti umani da soli potessero ragionevolmente gestire. Inoltre, la maggior parte degli scivolamenti delle faglie crea piccoli terremoti impercettibili. Questi emanano onde sismiche così minuscole che anche il sismologo più esperto può avere difficoltà a individuarle nei dati sismici, soprattutto quando assomigliano al rumore proveniente da fonti umane, come il traffico.
Nel 2017 Ross ha avuto un’illuminazione. Ha visto i programmi di apprendimento automatico gestire enormi serie di foto, identificando e classificando gli elementi al loro interno, e con una precisione e una velocità che gli esseri umani non potevano eguagliare. Quindi, pensò, perché non applicare un approccio simile alla sismologia?
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Il primo obiettivo di Ross: quei tanti piccoli terremoti. Potrebbero essere innocui, ma ciò non li rende poco importanti: le loro onde possono illuminare ogni faglia che attraversano, comprese quelle più precarie e cariche di stress che un giorno potrebbero scoppiare e innescare un disastro.
Ross e i suoi colleghi hanno preso forme d’onda sismiche da tutta la California meridionale che gli scienziati umani avevano identificato come autentici terremoti. Poi ne ha creato dei modelli, istantanee dello schema delle onde sismiche di ciascun terremoto. Alla fine, ha impostato un algoritmo sulla registrazione sismica, alla ricerca di terremoti sfuggenti che corrispondessero a quei modelli, a quelle istantanee.
L’algoritmo ha rapidamente identificato quasi due milioni di piccoli terremoti precedentemente nascosti tra il 2008 e il 2017, il che, a sua volta, ha messo in luce un’intricata rete di faglie e caratteristiche di faglia che le precedenti ricerche sui terremoti non erano state in grado di vedere.
