El modelo diseñado por Sergio Ruiz, académico del Departamento de Geofísica, junto con los investigadores Jawad Fayaz de la Universidad de Exeter, Inglaterra, y Rodrigo Astroza de la Universidad de Los Andes, tiene la capacidad de prever la respuesta de las edificaciones durante un terremoto.
Un equipo de investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Exeter, del Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile y de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Los Andes creó un sistema que estima la intensidad sísmica en tiempo real. La colaboración incluye a Jawad Fayaz, Rodrigo Astroza y Sergio Ruiz.
La investigación, publicada en “Una alerta temprana híbrida interpretable y de dominio informado en tiempo real para predicción de la intensidad de terremotos” (An Interpretable and Domain-Informed Real-Time Hybrid Earthquake Early Warning for Ground Shaking Intensity Prediction), propone un sistema de alerta temprana basado en inteligencia artificial llamado Marco Híbrido de Alerta Temprana de Terremotos para Estimar Espectros de Respuesta (HEWFERS, por sus siglas en inglés).
“Este estudio busca proporcionar información oportuna sobre el movimiento del suelo y la reacción de las estructuras, lo que permitirá a las personas tomar decisiones que salven vidas y protejan infraestructuras críticas, alineándose con los objetivos de reducción de riesgos de desastres establecidos por la ONU”, comentó Jawad Fayaz, principal autor de la investigación, refiriéndose al Marco de Sendai para la Reducción de Riesgo de Desastres 2015-2030 de la Organización de las Naciones Unidas.
El científico de datos, quien recientemente presentó en Chile el seminario «Domain-Informed Deep Learning Based Hybrid Earthquake Early Warning for Real-Time Ground Shaking Intensity Prediction», indicó que el sistema fue entrenado con 14.000 datos de 1.860 eventos sísmicos y combina alertas tempranas locales y regionales. La alerta local utiliza información de sensores en ubicaciones específicas, mientras que la alerta regional se basa en datos de una red de sismómetros repartidos en áreas más extensas.
“El objetivo es captar las ondas iniciales de los sismos, conocidas como ‘ondas P’, que son menos perjudiciales. La información de los primeros 10 segundos es crucial para predecir la intensidad de las ‘ondas S’”, explicó Fayaz, quien además destacó que el sistema ha demostrado un 90% de precisión en sus pruebas de efectividad.
Rodrigo Astroza, académico de la Universidad de Los Andes, subrayó que, a diferencia de sistemas anteriores de alerta temprana, “HEWFERS no se concentra en la magnitud o ubicación de los sismos, sino en parámetros de intensidad que están directamente relacionados con la respuesta estructural, y por ende, con los potenciales daños”.
Inteligencia artificial al servicio de la vida
Con los alentadores resultados iniciales del sistema HEWFERS, los autores han señalado la posibilidad de su implementación en Chile, aprovechando la red de estaciones del Centro Sismológico Nacional (CSN), aunque se deben considerar ciertos factores.
“Chile no cuenta con tantas estaciones sismológicas como Japón. Además, la proximidad entre el punto de contacto de las placas tectónicas y el continente puede hacer que la diferencia de tiempo entre la llegada de ondas iniciales y secundarias se reduzca a solo cinco segundos en el peor de los casos”, advirtió Sergio Ruiz del Departamento de Geofísica de la Universidad de Chile.
A pesar de estas dificultades, Ruiz se mostró optimista sobre la implementación del sistema HEWFERS en el contexto chileno. “Esta representa una gran oportunidad para que Chile, un país muy sísmico, utilice la inteligencia artificial en pro del bienestar, salvaguardando vidas y apoyando a la comunidad”, afirmó.
FUENTE: U. DE CHILE.
Con Información de desenfoque.cl
