Académica elabora modelos estadísticos que predicen con inteligencia artificial la ocurrencia de terremotos en espacio y tiempo

“Predecir terremotos en Chile y en el mundo podría evitar importantes pérdidas humanas y materiales. Actualmente, no hay muchos modelos que predigan, o que intenten clasificar, si un evento es un precursor de un terremoto más grande, si es una réplica o si se trata del evento principal. Tampoco se sabe cuándo será el próximo terremoto en nuestro país. Mi investigación consiste en proponer un modelo de predicciones espaciotemporales basado en técnicas de inteligencia artificial, en particular transfer learning, usando múltiples precursores”, explicó la Dra. Orietta Nicolis, académica de la Facultad de Ingeniería, UNAB Sede Viña del Mar.

“Spatio-temporal adaptive transfer learning for earthquake prediction using multiple precursors” se titula su Fondecyt Regular adjudicado este año. La docente en la elaboración de estos modelos predictivos incorpora numerosas variables tales como el campo magnético terrestre; mediciones con GPS para identificar la velocidad del desplazamiento de la corteza terrestre y también cuanto ésta se está moviendo; análisis del ciclo solar;  e indicadores estadísticos, que se refieren a observaciones de sismos pasados.

Para su investigación la académica usa datos de todo el mundo para después adaptar una red neuronal en Chile con una técnica de transfer learning.

Predictores en Grandes Terremotos

Un terremoto grande, sobre 8 MW, sucede cada 100 o 150 años aproximadamente en una determinada zona del país. “Lamentablemente no contamos en Chile con mediciones o datos históricos que nos aseguren tener una predicción perfecta sobre la ocurrencia de este tipo de eventos. Sin embargo, con los modelos que se implementan en este estudio, sí se puede determinar, con cierta probabilidad, cuál podría ser el periodo de tiempo o la zona crítica donde podría producirse el próximo terremoto”, explicó la doctora.

La docente mencionó que hay algunos patrones en los datos cuando se trabaja en el campo magnético del planeta. “Hemos averiguado que algunos días antes de los grandes terremotos se presentan anomalías en el campo magnético que podrían  alertar sobre la ocurrencia del sismo”, informó.

Para la investigadora la red y los datos más confiables para elaborar mediciones en nuestro país corresponden a los existentes luego del terremoto del 27 de febrero de 2011. “Aunque aún no podamos predecir con precisión todos los eventos, en algunos casos, podremos hacerlo con mayor certeza a medida que mejoremos nuestros modelos y tengamos acceso a datos en tiempo real”, puntualizó la doctora.

Acciones Preventivas frente a Terremotos

“Chile es un país altamente sísmico debido a la tensión que se acumula entre la placa de Nazca y la placa sudamericana. Por lo tanto, se debe estar preparados para futuros terremotos, especialmente en la zona norte del país”, indicó la académica.

La docente comentó que para mejorar nuestros sistemas computacionales y estadísticos y acercarnos a la predicción de sismos según su ubicación, es fundamental contar con una mayor disponibilidad de información y datos relacionados con cada evento sísmico pasado. Estos datos son cruciales para que los modelos basados en redes neuronales puedan aprender patrones asociados a grandes terremotos y, en última instancia, mejorar nuestras capacidades predictivas.