IA para el monitoreo sísmico: El sistema que desarrolla la Universidad de Chile para salvar vidas
Tiempo de lectura: 2 minutos Investigadores culminaron un proyecto Fondef que integra «machine learning» para detectar sismos de baja magnitud y acelerar las alertas en eventos mayores.
Chile es reconocido globalmente como uno de los laboratorios naturales más importantes para la sismología. Con eventos históricos como el terremoto de Valdivia en 1960 o el de 2010 en la zona central, el país enfrenta el desafío constante de procesar una alta cantidad de datos geofísicos. Hoy, la tecnología busca dar un salto: la Inteligencia Artificial (IA) se perfila como la herramienta clave para optimizar el monitoreo nacional.
El proyecto Fondef «Detección y caracterización automáticas de eventos sísmicos con machine learning», liderado por el profesor Néstor Becerra Yoma, del Departamento de Ingeniería Civil Eléctrica (DIE) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, concluyó con resultados que podrían marcar un antes y un después en la resiliencia sísmica del país. Tras alcanzar un nivel de madurez tecnológica TRL 7, la iniciativa presentó dos prototipos capaces de operar en condiciones reales dentro del entorno del Centro Sismológico Nacional (CSN).
La actual red del CSN cuenta con más de 100 estaciones y cientos de instrumentos que generan una «avalancha de datos» difícil de procesar manualmente en su totalidad. Para abordar este problema, la investigación desarrolló dos sistemas innovadores basados en deep learning.
Dos sistemas para una respuesta inmediata
El primer sistema se especializa en la microsismicidad. Se enfoca en detectar y caracterizar sismos menores a magnitud 3 (M3), eventos que suelen pasar desapercibidos para el análisis humano debido a su volumen, pero que son vitales para identificar fallas activas y mejorar los estándares de construcción. En pruebas realizadas cerca de La Serena, el sistema logró una precisión superior al 94%, detectando 101 eventos que no estaban catalogados previamente.
El segundo sistema funciona como un «centro sismológico en miniatura». Diseñado para sismos mayores a magnitud 5, este software puede estimar la magnitud de un evento utilizando una sola estación y determinar el epicentro con solo tres.
«Esta tecnología no solo automatiza procesos complejos, sino que puede salvar vidas al ganar minutos cruciales en alertas tempranas», destacó el profesor Becerra Yoma. Este avance permitiría, por ejemplo, que organismos como el SHOA emitan alertas de tsunami de forma casi instantánea tras un sismo catastrófico.
Colaboración estratégica para un país más preparado
La iniciativa logró desarrollarse gracias a una alianza entre la academia y las instituciones técnicas del Estado. Durante el cierre del proyecto, representantes de SENAPRED, SHOA y la Universidad de La Frontera (UFRO) valoraron que la tecnología haya salido del laboratorio para convertirse en una herramienta concreta.
Sergio Barrientos, director del CSN, subrayó la relevancia de este avance para el futuro: «Nos permitirá analizar de manera automática miles de sismos menores que hoy no revisamos por limitaciones de personal. Esto es fundamental para comprender cómo se preparan los grandes eventos que aún no podemos predecir».
Por su parte, la directora académica de la FCFM, Viviana Meruane, enfatizó que este tipo de proyectos reflejan la misión pública de la Universidad de Chile, aportando soluciones de vanguardia a desafíos nacionales críticos. Con la finalización de esta etapa, el CSN iniciará un proceso de validación operacional que podría durar hasta un año.
