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Académico del DIE desarrolla tecnología para alertar de un tsunami mucho más rápido que los métodos actuales

Debido a la intensa actividad tectónica de la zona donde se encuentra ubicado nuestro país, Chile se ha visto expuesto a lo largo de su historia a grandes y destructores tsunamis, como el 27 de febrero de 2010 donde, después de un devastador sismo de magnitud 8,8, el arribo de las olas ocasionaron la muerte de 117 personas en el borde costero, según reportes de la Oficina Nacional de Emergencia del Ministerio del Interior, Onemi.

Ahora, a partir de una investigación liderada por el profesor Néstor Becerra Yoma, del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile,  y su equipo, en colaboración con las universidades de la Frontera y Austral, el académico se encuentra desarrollando una tecnología con métodos de machine learning (inteligencia artificial) y procesamiento de señales para la detección y evaluación rápida de ondas producidas por sismos potencialmente tsunamigénicos o que pueden causar tsunamis. Este conocimiento podría ser de gran utilidad para fortalecer y agilizar los procesos de los organismos técnicos, tanto en las acciones de monitoreo, como en la toma de decisiones ante dicha amenaza, además de reducir el tiempo de incertumbre en la población.

La investigación utiliza deep learning (una rama de la IA) para poder realizar una primera estimación de magnitud de un sismo, el cual –si es suficientemente grande– podría originar un tsunami en las costas chilenas, utilizando solo los datos de la primera estación de monitoreo, donde la onda es detectada antes de que las señales lleguen al resto de las estaciones que realizan la estimación de los parámetros hipocentrales de los sismos que las generan.

La exactitud alcanzada con respecto a la estimación final es similar, pero se realiza en mucho menos tiempo, ahorrando varios minutos, lapso importante para las acciones de evaluación del evento por parte de los organismos que integran el Sistema Nacional de Alarma de Maremotos (SNAM). “El próximo paso de la investigación es entrenar el sistema con más eventos para observar su exactitud y robustez. Una vez pasada esta prueba podría ser implementado en la operación diaria del Centro Sismológico Nacional”, explica el académico.

Capacidad de respuesta para detectar tsunamis 

Actualmente, una vez ocurrido un sismo, el Centro Sismológico Nacional (CSN) tiene cinco minutos para emitir una estimación de su epicentro y magnitud. Esto se debe a que la onda sísmica debe ser observada en un cierto número de estaciones (al menos cuatro) antes de realizar una estimación preliminar que es enviada al SHOA (Servicio Hidrográfico y Oceanográfico de la Armada de Chile) para la evaluación del potencial tsunamigénico.

Una vez hecha esta evaluación, la Onemi determina si se debe proceder a la evacuación de la población costera. Minutos más tarde, el CSN realiza la estimación final de magnitud mediante métodos complementarios, después que las ondas sísmicas hayan sido observadas en otras estaciones.

El artículo que describe la investigación, titulada “End- to-End LSTM Based Earthquake Magnitude Estimation with a single Station” ,y que cuenta con el patrocinio de Onemi y el Servicio Nacional de Geología y Minería de Chile (Sernagoemin), fue aceptado para su publicación en el journal “IEEE Geoscience and Remote Sesing Letters”, por lo que debería ser publicada en las próximas semanas como investigación científica. En el equipo también participaron Aarón Cofré, Marcelo Marín, Oscar Vásquez Pino y Nicolás Galleguillos.

“Esto no sería posible sin los consejos e inspiración de mi tío Fortunato Yoma, quien fue uno de los precursores de la ingeniería antisísmica en Chile en los años 60 y uno de los fundadores del Laboratorio de Estructuras de la Universidad de Chile. A él le debo mi curiosidad por la sismología y los conceptos básicos que aprendí de su mano”, señaló el profesor.

La investigación fue financiada por un proyecto Fondef de ANID.

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