A diferencia de los avances en meteorología, las ciencias geológicas han tenido progresos muy lentos en materia de predicción de sismos, ya que el movimiento de las placas es por así decirlo, impredecible.

Por ejemplo, los sismos más destructivos de la historia, como el de Haití en 2010 o el de Japón en 2011, han ocurrido en áreas donde los mapas de riesgo sísmico los han consideradas seguras. Estos mapas incluso son referencia para el área de construcción pues a partir de ahí deciden si construir edificios o no.  Esto se basa en una fórmula que considera diversos datos, entre los cuales destacan la distancia de las fallas geológicas, la velocidad en la que se mueve en comparación a otra y, obviamente, la recurrencia de los sismos en esa área.

Sin embargo, científicos han decidido recurrir a la inteligencia artificial para el pronóstico más eficiente de este tipo de desastres naturales. La manera en que los geólogos relacionaran la inteligencia artificial con la predicción de los sismos es mediante una forma en que la inteligencia artificial se apoya en las redes neuronales, esta misma tecnología ha estimulado el progreso de los asistentes digitales (como Siri o Cortana) que tienen la capacidad de reconocer comandos hablados, hasta los sistemas que dirigen los vehículos autónomos.  Esto funciona bajo la premisa de que la red neuronal es un sistema complejo que puede aprender tareas por sí mismo, y estas tecnologías lo reproducen. El profesor de Ciencias Terrestres y Planetarias en la Universidad de Harvard, Brendan Meade realizó una investigación en la que monitorearon a través de una red neuronal, un sismo 500 veces más rápido que con las técnicas pasadas. Gracias a los resultados de esta investigación, Meade publicó un artículo que muestra cómo una red neuronal podría pronosticar réplicas. Sin embargo algunos miembros de la comunidad científica mencionan que a pesar de que los datos recabado gracias a esta tecnología, no necesariamente podría encontrar nuevos tipos de señales, como los sonidos de los choques de las placas tectónicas durante su movimiento. En la ciudad de Los Álamos en EU, un grupo de científicos han demostrado mediante una técnica de aprendizaje automatizado basada en esta tecnología llamada "Bosques al azar", es capaz de identificar señales desconocidas en fallas simuladas en el laboratorio. Con este sistema se pudo mostrar un sonido particular producido por la falla, sería un indicador de cuando se registraría el próximo sismo. Sin embargo, detractores de este sistema, como el sismólogo Robert Geller, cuestiona incluso la premisa de que los terremotos pasados puedan predecir los futuros, ya que considera que toda la actividad sísmica es una especie de azar. -- Radio Fórmula