Durante décadas, la ciencia ha intentado predecir terremotos sin éxito. Aunque existen modelos estadísticos que permiten hacer inferencias probabilísticas, hasta ahora no ha sido posible anticipar de forma certera cuándo ni dónde ocurrirá el próximo gran sismo. Sin embargo, una investigación liderada por un grupo internacional de científicos está cambiando el paradigma.
Un modelo inédito basado en inteligencia artificial
El nuevo sistema, desarrollado por Jawad Fayaz (University of Exeter), Sergio Ruiz (Universidad de Chile) y Rodrigo Astroza (Universidad de los Andes), permite anticipar la intensidad de un terremoto entre 30 y 40 segundos antes de que se perciba su mayor impacto. A diferencia de modelos anteriores, este no solo estima la magnitud del sismo, sino que predice la exigencia estructural que este tendrá en distintas zonas del territorio.
Según explica Astroza, el modelo, denominado HEWFERS (Hybrid Earthquake Early Warning Framework for Estimating Response Spectra), “está diseñado para predecir la intensidad del movimiento del suelo en tiempo real a nivel regional durante un evento sísmico. El modelo utiliza una combinación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático e inteligencia artificial basadas en el contexto físico del evento sísmico”.
Cómo funciona el sistema
El sistema procesa los primeros 10 segundos del movimiento sísmico captados por una estación acelerográfica, y con esa información predice la intensidad del sismo completo tanto en ese punto como en otras localidades cercanas. Si esas otras zonas también cuentan con estaciones, el modelo mejora su precisión incorporando nuevos datos en tiempo real.
“La diferencia que tiene con los sistemas anteriores es que este permite estimar la intensidad sísmica, es decir, la exigencia que el sismo le va a solicitar a las estructuras”, destacan los investigadores.
Probado con terremotos japoneses
La validación del sistema se hizo con una robusta base de datos japonesa: 14.000 registros sísmicos de 1.860 terremotos ocurridos entre 1996 y 2022, en su mayoría eventos de subducción, similares a los que se generan en Chile. “Por este motivo, el modelo desarrollado y los resultados obtenidos permiten augurar que para el caso de Chile también se podrán obtener resultados exitosos”, afirma Astroza.
Próximo paso: implementación en Chile
El equipo ya trabaja con datos del Centro Sismológico Nacional (CSN), que modernizó su infraestructura tras el terremoto de 2010. Se espera que el modelo pueda implementarse utilizando la red de estaciones del CSN para anticipar la intensidad de futuros sismos en territorio nacional.
Aplicaciones prácticas: desde la industria hasta la población
El sistema tiene múltiples aplicaciones, tanto para el sector público como privado. Permitiría la paralización de procesos industriales críticos, evacuación de edificios con alta afluencia de personas y la activación de protocolos en servicios vitales como hospitales, carreteras o sistemas de energía.
Además, podría integrarse en aplicaciones móviles para que la población reciba alertas personalizadas. “El sistema también tiene la capacidad de entregar información directa a la población general, permitiendo que la gente tenga con anticipación una estimación del nivel de movimiento que tendrá el suelo en el lugar en que se encuentren ubicados”, dice Astroza.
Difusión y seminario
Los avances del proyecto serán presentados el jueves 29 de mayo en el Seminario Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Ingeniería Estructural y Sísmica en la Universidad de los Andes, donde expondrán los tres académicos responsables del innovador sistema.
