Una faglia sottomarina al largo dell’Ecuador produce terremoti di magnitudo 6 con una regolarità quasi inquietante, uno ogni cinque o sei anni, sempre negli stessi punti e con la stessa intensità. Per decenni nessuno ha saputo spiegare come fosse possibile. Ora un gruppo di ricercatori ha scoperto che esistono delle vere e proprie zone freno naturali all’interno della faglia, capaci di bloccare le rotture sismiche prima che queste possano crescere e trasformarsi in eventi molto più distruttivi.

Lo studio, pubblicato sulla rivista Science il 16 maggio 2026, è stato guidato dal sismologo Jianhua Gong della Indiana University e ha coinvolto un ampio team internazionale, tra cui ricercatori del Woods Hole Oceanographic Institution, della Scripps Institution of Oceanography e dell’U.S. Geological Survey. Il lavoro si è concentrato sulla faglia di Gofar, una frattura profonda lungo la East Pacific Rise dove le placche del Pacifico e di Nazca scivolano l’una contro l’altra a circa 140 millimetri l’anno. È una delle faglie trasformi più studiate al mondo, eppure il meccanismo che teneva sotto controllo i suoi terremoti restava un mistero.

Come funzionano queste barriere sismiche sottomarine

Il team ha analizzato dati raccolti durante due campagne oceanografiche, una nel 2008 e l’altra tra il 2019 e il 2022. In entrambi i casi, sismometri posizionati direttamente sul fondale oceanico hanno registrato decine di migliaia di microterremoti prima e dopo i principali eventi di magnitudo 6. Quello che è emerso è uno schema sorprendentemente coerente: nelle settimane precedenti un grande terremoto, le zone barriera si riempivano di piccola attività sismica. Subito dopo la scossa principale, quelle stesse aree diventavano quasi completamente silenziose.

Le barriere non sono pezzi di roccia inerte. Sono aree dove la faglia si divide in più rami, con piccoli disallineamenti tra i 100 e i 400 metri che creano aperture nella struttura. In queste fratture si infiltra acqua marina, e la combinazione tra la geometria complessa e i fluidi intrappolati genera un fenomeno chiamato dilatancy strengthening: quando il terremoto provoca un calo improvviso di pressione nella roccia porosa, il materiale si blocca temporaneamente, fermando la propagazione della rottura. Come un freno a disco che si attiva nel momento giusto.

Perché questa scoperta conta anche per chi vive sulla terraferma

La faglia di Gofar si trova lontano dalle coste abitate, quindi i suoi terremoti non rappresentano un pericolo diretto per le persone. Però faglie trasformi simili esistono in tutti gli oceani del pianeta, e da tempo gli scienziati si chiedevano perché molti terremoti sottomarini restassero più piccoli di quanto le condizioni geologiche avrebbero permesso. Questa ricerca offre una risposta concreta: le zone barriera potrebbero essere diffuse su scala globale, funzionando come un sistema naturale e silenzioso di contenimento sismico.

Se confermato, questo cambierebbe parecchio il modo in cui vengono costruiti i modelli di rischio sismico per le faglie sottomarine, anche quelle vicine a grandi centri costieri. Non si tratta di poter prevedere i terremoti con precisione, quello resta un obiettivo lontano. Ma capire quali strutture fisiche limitano la dimensione delle rotture è un passo avanti enorme per stimare meglio cosa può succedere e dove. La ricerca è stata finanziata dalla National Science Foundation statunitense e dal Natural Sciences and Engineering Research Council del Canada.

L'articolo Terremoti, scoperte barriere naturali sottomarine che li frenano proviene da Tecnoapple.

Le correnti oceaniche nascondono dinamiche che per decenni sono rimaste invisibili agli strumenti di osservazione tradizionali. Ora, grazie a una nuova tecnica basata sull’intelligenza artificiale, un gruppo di ricercatori è riuscito a trasformare le immagini termiche dei comuni satelliti meteorologici in mappe dettagliatissime dei movimenti dell’oceano. Il metodo si chiama GOFLOW (Geostationary Ocean Flow) ed è stato sviluppato da scienziati della Scripps Institution of Oceanography, presso l’Università della California a San Diego, insieme a colleghi della UCLA, dell’Università di Tel Aviv e dell’Università del Rhode Island. I risultati sono stati pubblicati su Nature Geoscience nell’aprile 2026.

Il punto di partenza è tanto semplice quanto geniale. I satelliti geostazionari come il GOES East, normalmente utilizzati per le previsioni del tempo, catturano immagini termiche della superficie oceanica ogni cinque minuti. In queste immagini si vedono le nuvole, certo, ma anche i movimenti di masse d’acqua calda e fredda. Luc Lenain, il ricercatore che ha guidato il progetto, si è accorto che correnti importanti come la Corrente del Golfo erano già visibili in quei pattern di temperatura. Mancava solo il modo di tradurre quei cambiamenti visivi in dati concreti sulle correnti sottostanti. Ed è qui che entra in gioco il deep learning.

Come funziona GOFLOW e perché cambia le regole del gioco

Il team ha addestrato una rete neurale a riconoscere come i pattern termici sulla superficie del mare si deformano, si allungano e si spostano sotto l’effetto delle correnti. L’addestramento è avvenuto utilizzando simulazioni computerizzate molto dettagliate della circolazione oceanica, in cui a ogni configurazione termica corrispondeva una velocità dell’acqua nota. Una volta pronto, il modello è stato applicato a sequenze reali di immagini satellitari, riuscendo a ricostruire le correnti con una risoluzione che i metodi precedenti non potevano nemmeno avvicinare.

E i risultati reggono il confronto con la realtà. Quando i ricercatori hanno testato GOFLOW contro misurazioni dirette raccolte da navi nella regione della Corrente del Golfo durante il 2023, la corrispondenza è stata notevole. Ma la differenza vera sta nel livello di dettaglio: dove i satelliti altimetrici tradizionali restituiscono medie spalmante su aree enormi e con tempi di rivisita di circa dieci giorni, GOFLOW riesce a catturare strutture piccole e veloci come vortici e strati di confine, quelle che si formano e spariscono nel giro di poche ore.

Questa capacità ha un’importanza enorme per la comprensione del mixing verticale, cioè quel processo per cui le acque superficiali scendono in profondità e viceversa. Il mixing verticale porta nutrienti dal fondale verso la superficie, alimentando gli ecosistemi marini, e allo stesso tempo trascina anidride carbonica verso il basso, dove può rimanere immagazzinata a lungo termine. Fino a oggi, le dinamiche a piccola scala che guidano questo processo erano osservabili quasi esclusivamente nelle simulazioni. Con GOFLOW, per la prima volta, si possono studiare con dati reali.

Nessun nuovo satellite necessario: il futuro è già in orbita

L’aspetto forse più elegante di tutta la faccenda è che GOFLOW non richiede il lancio di nuovi strumenti nello spazio. Funziona con dati che i satelliti meteorologici già raccolgono quotidianamente. Questo lo rende economicamente sostenibile e potenzialmente integrabile nei sistemi di previsione meteorologica e nei modelli climatici esistenti. Le applicazioni pratiche sono molteplici: dal miglioramento delle operazioni di ricerca e soccorso in mare al tracciamento delle maree nere, fino a una comprensione più profonda delle interazioni tra oceano e atmosfera.

Resta un limite da affrontare: la copertura nuvolosa. Le nuvole bloccano le immagini termiche su cui si basa il sistema, creando buchi nei dati. Il team sta già lavorando per integrare fonti satellitari aggiuntive e colmare queste lacune. L’obiettivo dichiarato è espandere GOFLOW su scala globale. E in un gesto che vale la pena sottolineare, i ricercatori hanno reso pubblicamente disponibili sia i dati prodotti sia il codice del modello, aprendo la strada ad altri scienziati che vorranno costruire su questa base.

L'articolo GOFLOW: l’IA svela correnti oceaniche mai osservate prima proviene da Tecnoapple.