"Minutos valiosos que podrían salvar vidas": ¿es la IA capaz de predecir desastres naturales?
06:30 GMT 11.08.2023 (actualizado: 17:40 GMT 12.12.2023)
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Investigadores chilenos desarrollaron un sistema de alerta temprana que es capaz de caracterizar al instante los terremotos y evaluar el riesgo potencial e inmediato de un tsunami, gracias a la inteligencia artificial (IA). Sputnik conversó con Néstor Becerra, líder del proyecto, para conocer más al respecto.
El último gran terremoto que se produjo en Chile fue el del 27 de febrero de 2010 (27F). En dicha oportunidad, el megasismo alcanzó una magnitud de 8,8 y murieron 525 personas y 23 aún están desaparecidas, producto del posterior tsunami que afectó las costas del sur de este país.
Tras el 27F, el Gobierno de Sebastián Piñera (2010-2014 y 2018-2022) mandató al Centro Sismológico Nacional (CSN) a actualizar sus estaciones. Fue así como se instaló una moderna red de estaciones sismológicas digitales para preparar mejor al país para enfrentar futuros grandes terremotos de gran poder destructivo.
Néstor Becerra Yoma, académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, explicó a Sputnik que, bajo el contexto anteriormente mencionado, el CSN, al igual que el equipo que él lidera, está interesado en aplicar técnicas de inteligencia artificial de machine learning (aprendizaje automatizado) a la detección y caracterización de sismos. "Así nace esta iniciativa".
Los terremotos son habituales en Chile, ya que el país está en una zona de alta actividad sísmica denominada cinturón de fuego del Pacífico.
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Durante el siglo XX, y según los datos entregados por el CSN, se produjeron 10 terremotos de magnitud 8 o superior en Chile. Incluso, en mayo de 1960, se produjo el terremoto más poderoso de que se tenga registro.
El evento telúrico de magnitud 9,5 tuvo como epicentro Valdivia, al sur del país. El terremoto duró 10 minutos. Instantes más tarde, un tsunami arrasó con varios puntos del litoral chileno y golpeó otros puntos de la costa Pacífica.
Becerra comentó que los sismos se generan cuando una placa tectónica sufre fracturas, lo que produce una onda que se va propagando hasta que causa el daño final.
"La señal sísmica se compone básicamente de lo que llamamos ondas P y S. La primera tiene una frecuencia más alta y es la onda que llega primero. La segunda es cuando la persona siente el temblor y se produce el daño. Con la velocidad de P y S se puede estimar a qué distancia ocurrió el sismo, pero no dónde ocurrió", explicó el académico.
"En la actualidad, una vez ocurrido un sismo en las costas chilenas, el CSN cuenta con un tiempo de cinco minutos para realizar una publicación inicial sobre la información del terreno, la magnitud, y unos 20 minutos para la publicación final", agregó.
Becerra puntualizó que hoy se necesita que varias estaciones registren el mismo sismo para entregar la información exacta. "El sismo debe ser reconocido por varias estaciones de monitoreo, además de intervención humana, para levantar una alerta".
La investigación y el trabajo desarrollado por Becerra se basa en que la IA se aplicaría en cada estación de monitoreo en las costas del país y, con solo percibir un sismo, sería capaz de detectar si hay o no posibilidad de un tsunami.
A través del sistema deep learning —un conjunto de algoritmos de aprendizaje automatizado— se podría saber la magnitud del sismo, su epicentro y evitar que se necesiten varias estaciones para determinar eventuales riesgos. Además, no se requiere supervisión humana.
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Este sistema ya fue utilizado en investigaciones en conjunto con el CSN a través de modelos predictivos, con los que se obtuvieron buenos resultados.
"Con esta tecnología, se necesita que una estación de monitoreo reconozca el sismo para caracterizarlo inmediatamente y determinar el riesgo potencial de tsunami ahorrando minutos valiosos que podrían salvar vidas", dijo Becerra.
La inteligencia artificial en la sismología
La IA se ha desarrollado de manera rápida durante los últimos años, abarcando todo tipo de rubros y acciones. En ese sentido, Becerra explicó que, si bien hay mucha discusión acerca de posibles riesgos de utilizar la IA, hay que ocupar esta herramienta como una manera de solucionar los problemas que son importantes para la sociedad.
"Nosotros estamos abordando una temática que es muy relevante para todo el país. Somos un país sísmico. Por razones obvias, de recursos humanos, el CSN solamente puede procesar sismos de cierta magnitud y que, por ejemplo, tiene que ser de 2,5 para arriba. Con la IA podríamos procesarlos todos", dijo Becerra.
El académico explicó que la ley de Gutenberg-Richter, una fórmula que permite cuantificar la relación Frecuencia-Magnitud de la actividad sísmica de una región, señala que si hay muchos de pequeña magnitud, luego habrá uno mayor. Para ello es importante una actualización constante del monitoreo.
"Si somos capaces de monitorear la sismicidad a lo largo de todo el territorio nacional, podríamos adecuar o actualizar los estándares o normas de construcción antisísmica. Podríamos tener una caracterización sísmica ya mucho más precisa de cada localidad, de manera de poder tener normas estándares de construcción antisísmica más precisas", puntualizó Becerra.
Becerra explicó que el trabajo que han desarrollado sería pionero en la caracterización de sismos de gran magnitud y la determinación de su epicentro utilizando solo una estación de monitoreo.
"Este logro marcaría un avance sin precedentes en el campo de la sismología, brindando nuevas perspectivas para una detección más precisa y oportuna de eventos sísmicos de alta intensidad" concluyó el académico.
Becerra puntualizó que para confirmar la eficacia de la investigación se necesita que este sea integrado a la plataforma del Centro Sismológico Nacional de modo automático, además de un periodo de marcha blanca.
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