A aluna Isabel Rossi, de uma escola pública em Williamsburg, Virgínia, usou sua paixão por matemática para melhorar a cadeia de detecção de terremotos, possibilitando respostas mais rápidas às emergências. Com apenas 14 anos, ela desenvolveu um modelo algorítmico que testa diferentes posicionamentos para sensores de atividade sísmica até chegar ao mais eficaz.
Tudo começou quando a americana leu no periódico Physics Today um artigo sobre as dificuldades envolvidas na detecção de terremotos. Ela, que já experienciou um tremor de terra, já tinha interesse pelo tema e decidiu ajudar.
Ao longo de seis meses, a estudante analisou diferentes métodos de usar matemática para tomar decisões; ela os comparou a dados de sismologia na região de Los Angeles, na Califórnia, e a modelos computacionais de colocação de sensores. Apenas explorando um banco de dados online, descobriu onde estavam posicionados os aparelhos atuais e onde ocorreram terremotos anteriores, sem precisar se locomover até os locais.
Em seguida, ela criou um programa de computador que gerava organizações aleatórias dos sensores no espaço. Cada organização era submetida à análise de dois métodos matemáticos que levam em conta diferentes interesses - como difícil acesso à localização, abrangência da cobertura e escassez de recursos.
O objetivo era chegar à distribuição de sensores que equilibrava melhor todos os objetivos, desde a economia até a área coberta.
