Un grupo de investigadores y expertos creó un sistema que es capaz de predecir la intensidad del movimiento del suelo en tiempo real a nivel regional durante un evento sísmico. Esto gracias al uso combinado de técnicas avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial basadas en el contexto físico del evento.
El trabajo fue realizado por los académicos Rodrigo Astroza, de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de los Andes (UANDES); Sergio Ruiz, de la Universidad de Chile; y Jawad Fayaz, de la University of Exeter (Reino Unido).
¿CÓMO FUNCIONA?
Astroza explica que el modelo del sistema de alerta temprana, denominado HEWFERS (sigla de Hybrid Earthquake Early Warning Framework for Estimating Response Spectra), toma los primeros 10 segundos (como máximo) del movimiento registrado por la estación acelerográfica, a la cual llegan primero las ondas sísmicas generadas por el terremoto. Luego, “esta información es utilizada para predecir la intensidad sísmica del terremoto completo (cuya duración puede ser de 1 minuto o más) en esa misma estación y en otras localidades en las cuales aún no llegan las ondas, pero en las que previamente se contaba con un modelo que correlacionaba sus características con las de la estación 1 (esta información está disponible de sismos previos)”, indica.
Posteriormente, si estas otras localidades también poseen una estación acelerográfica, entonces, el modelo puede incorporar la información medida durante los primeros segundos para mejorar aún más su capacidad predictiva.
“De esta manera, el modelo entrega una herramienta muy poderosa para predecir la intensidad sísmica de un terremoto para diversas zonas de un territorio, lo cual es muy importante para zonas con terremotos generados por mecanismos de subducción (los que son predominantes en Chile), ya que dichos eventos generan efectos en extensas zonas del territorio”, dice el experto.
Esta investigación fue desarrollada inicialmente con datos registrados entre 1996 y 2022 en Japón, país que cuenta con una extensa red de estaciones acelerográficas. “Esta información nos permitió desarrollar una base de datos de aproximadamente 14.000 registros sísmicos medidos durante 1.860 terremotos diferentes”, dice Astroza.
Actualmente, los expertos están trabajando con los datos disponibles para Chile, los cuales han sido registrados por el Centro Sismológico Nacional (CSN).
VENTAJA DEL SISTEMA
Astroza explica que la gran ventaja y principal diferencia de este sistema es que permite predecir la intensidad sísmica de los terremotos, a diferencia de los actuales que solo entregan información general del evento, como su magnitud y ubicación.
“La información de nuestro sistema es vital para la toma de decisiones, ya que entrega datos que se relaciona directamente con la solicitación -o ‘fuerza’- con que llegará el terremoto a distintas localidades a lo largo de un territorio”, agrega. De esta manera, el modelo proporciona gran utilidad para identificar con anticipación cuáles serían las estructuras y sistemas más susceptibles para sufrir daño durante el terremoto.
“Tener la información respecto a la intensidad que tendrá un terremoto en una zona geográfica extensa con 30 o 40 segundos de anticipación permite tomar decisiones cruciales, por ejemplo, asociadas a evacuaciones de personas o al control y paralización de procesos en que las cargas sísmicas son críticas y riesgosas -trenes, gas, plantas químicas y otras”, dice el experto. “Estas decisiones no sólo permiten salvar vidas y protege la infraestructura, sino que también reducen significativamente el impacto económico, lo que demuestra el papel indispensable de las soluciones tecnológicas para combatir el desafío sísmico”, sentencia.
Finalmente, el académico menciona que el sistema puede ser utilizado tanto por entidades públicas como privadas, pero recalca en la importancia detener una apropiada gestión de la información.
“Esperamos en el corto plazo tener resultados para nuestra realidad nacional, y si bien, la cantidad de información registrada durante terremotos significativos en el país es bastante más limitada que en Japón, también exploraremos la posibilidad de incorporar otras técnicas de inteligencia artificial que permiten transferir datos y resultados que obtuvimos para Japón de manera que puedan ser reutilizados para el modelo de Chile”, concluye Astroza.
