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Chile lidera sistema IA para terremotos

IA para terremotos

Un equipo de investigadores chilenos e internacionales ha desarrollado un sistema pionero que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para predecir, en tiempo real, la intensidad del movimiento del suelo durante los terremotos a nivel regional.

Esta innovación, llamada HEWFERS (Hybrid Earthquake Early Warning Framework for Estimating Response Spectra), representa un avance crucial para la gestión de emergencias sísmicas en Chile y el mundo, permitiendo acciones preventivas que podrían salvar vidas y reducir daños económicos en materia de terremotos.

Equipo detrás del desarrollo de esta IA para terremotos

El proyecto es liderado por el Dr. Rodrigo Astroza, académico de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de los Andes (UANDES), junto al Dr. Sergio Ruiz, investigador de la Universidad de Chile, y el Dr. Jawad Fayaz, experto de la University of Exeter (Reino Unido).

El sistema analiza los primeros 10 segundos de datos registrados por una estación acelerográfica, la primera en detectar las ondas sísmicas de los terremotos. Utilizando modelos de IA entrenados con datos históricos, predice la intensidad del sismo no solo en esa ubicación, sino también en zonas cercanas donde las ondas aún no han llegado.

Si existen más estaciones en la red, el modelo mejora su precisión al incorporar información en tiempo real. Esta tecnología es especialmente útil para terremotos de subducción, como los que afectan a Chile, ya que pueden impactar grandes extensiones de territorio.

Base de datos y validación de la IA para terremotos

El desarrollo inicial del sistema se basó en 14.000 registros sísmicos de 1.860 terremotos ocurridos en Japón entre 1996 y 2022, un país con una de las redes de monitoreo más avanzadas del mundo.

Actualmente, los investigadores están adaptando el modelo a datos chilenos proporcionados por el Centro Sismológico Nacional (CSN), con el objetivo de optimizar su funcionamiento para la realidad local.

Ventajas clave frente a sistemas tradicionales

A diferencia de los sistemas de alerta convencionales, que solo entregan información sobre la magnitud y ubicación de un sismo, HEWFERS predice la intensidad sísmica, lo que permite anticipar posibles daños en edificaciones, infraestructura crítica y zonas pobladas.

El sistema puede proporcionar entre 30 y 40 segundos de alerta temprana, un tiempo valioso para tomar decisiones como evacuaciones seguras, la paralización de sistemas de transporte, redes de gasoductos y plantas industriales, reduciendo así el riesgo para las personas y la economía.

Aplicaciones y proyecciones futuras

Esta tecnología puede ser implementada por gobiernos, empresas y organismos de emergencia, aunque los investigadores enfatizan la importancia de una gestión adecuada de la información para maximizar su efectividad.

«Contar con segundos de ventaja puede marcar la diferencia entre el caos y una respuesta ordenada frente a un desastre», señaló el Dr. Astroza.

Actualmente, el equipo trabaja en ajustar el modelo para Chile, donde los registros sísmicos disponibles son más limitados que en Japón. Sin embargo, exploran técnicas de IA que permitan «transferir» conocimiento entre ambos países, optimizando así la herramienta para su uso en territorio nacional.

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