A experiência adquirida após sete décadas de investigação mostra que são necessários pontos de amostragem em grande escala em cada área de interesse e ao longo de um período de tempo prolongado para recolher uma amostra de dados estatisticamente mais robusta, o que significa que são necessárias numerosas redes de sensores para o radão para fornecer um novo nível de significância estatística das medidas. Os algoritmos avançados de aprendizado de máquina para séries temporais combinados com o poder computacional permitirão uma análise mais profunda dos parâmetros que afetam o radônio e outras observações. A perspectiva é saber quais anomalias de radônio podem estar associadas a terremotos. Tecnicamente, não deveria haver nenhum obstáculo à construção de extensas redes de radônio ao longo de zonas de falhas sísmicas, apoiando uma maior conscientização pública.
Inspirado por tais sugestões, o Projeto Ártemis foi desenvolvido para promover o monitoramento em larga escala do radônio e outros elementos observáveis nas águas subterrâneas na região de Abruzzi, na Itália, nas Ilhas Jônicas, na Grécia e em locais selecionados na Suíça. O projeto pretende produzir uma rede de sensores de cerca de 100 unidades – a detecção baseada em medições de raios gama em águas subterrâneas usando um novo sensor de CsI desenvolvido na SGI, Alemanha e calibrado em JURO, República Tcheca. A concentração de radônio, temperatura, pressão barométrica-hidráulica, condutividade e pH serão medidos com uma visão de duração de monitoramento prolongada. As séries temporais de dados serão analisadas usando IA para obter resultados de correlação entre o sinal de radônio, o tempo e a magnitude do precursor do terremoto, e a construção de um sistema de alerta público antecipado.
Mais detalhes estão disponíveis na publicação no Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry:
