Un grupo de investigadores, liderados por Víctor Manuel Velasco Herrera, del Instituto de Geofísica de la UNAM, desarrollaron un modelo de aprendizaje automático capaz de identificar patrones sísmicos que la ciencia tradicional no había detectado, convirtiendo a la inteligencia artificial en una aliada clave de la sismología. En TV Azteca Puebla te contamos los detalles.
¿Qué descubrió el modelo de aprendizaje automático sobre los sismos?
El estudio revela que los sismos de gran magnitud no ocurren de manera completamente aleatoria, sino que siguen ciclos asociados a la liberación de tensión acumulada en las fallas tectónicas, lo que permite avanzar hacia pronósticos probabilísticos a largo plazo. A diferencia de las alertas sísmicas, que solo brindan segundos de anticipación, la investigación utiliza análisis de ondas (wavelet) combinado con aprendizaje automático para identificar patrones temporales.
¿Cada cuánto ocurren los terremotos de magnitud mayor a 7?
El principal hallazgo indica que los terremotos de magnitud mayor a 7 ocurren en “clústeres” o periodos de alta actividad. En el suroeste de México, los científicos identificaron un patrón aproximado de actividad cada 3.7 años, lo que permite anticipar ventanas de tiempo con mayor probabilidad de eventos fuertes. El modelo predice un periodo activo entre 2024 y 2026 para esa región; en Sudamérica, entre 2026 y 2031; en Japón, una fase activa para magnitud 7 entre 2024 y 2029, y para eventos de magnitud 8 o superiores, un ciclo que apunta hacia 2035.
¿Qué implicaciones tiene este enfoque para la prevención?Los especialistas subrayan que, aunque la predicción exacta de tiempo y lugar sigue siendo prácticamente imposible, es urgente transitar hacia una prevención probabilística. Los modelos de aprendizaje automático, entrenados con datos para reconocer patrones y mejorar con el tiempo, permiten identificar zonas de riesgo cercanas a grandes eventos históricos, reforzar infraestructura en periodos de alta actividad y mantener una cultura de prevención constante. Dado que la tensión en las fallas es un proceso continuo, la preparación debe ir más allá de los simulacros, con vigilancia permanente de precursores sísmicos.
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