Investigadores sevillanos participan diseñan un método para predecir terremotos

• viernes 16 mayo 2014
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Miembros del grupo de investigación 'Estructuras y Geotecnia' de la Universidad de Sevilla (US), junto a investigadores del grupo de investigación 'Minería de datos y sistemas inteligentes' de la Universidad Pablo de Olavide y del TGT-NT2 Labs de Chile, han diseñado un método científico de predicción de terremotos con una fiabilidad de entre un 70 y un 80 por ciento. Este diseño, basado en técnicas de minería de datos, permite predecir un movimiento sísmico con una semana de antelación, en el caso de la Península Ibérica, y cinco días en Chile.

   "Nuestro sistema de predicción se basa en una red neuronal artificial en la cual una serie de datos de entrada, interconectados a través de ecuaciones, dan un resultado", explica el profesor de la Hispalense Antonio Morales, propulsor de esta técnica junto al profesor de la UPO Francisco Martínez y el científico chileno Jorge Reyes.

   En la Península Ibérica han estudiado el Mar de Alborán y la zona oeste de la falla Azores-Gibraltar, mientras que en Chile la investigación se ha extendido a cuatro de las regiones con mayor actividad sísmica el país. La sismicidad de la Península Ibérica es moderada: sin embargo, Chile es el país con mayor actividad sísmica del mundo. Esto demuestra que esta técnica es válida en zonas con propiedades sísmicas y tectónicas diferentes.

   "Lo que destaca de nuestro sistema es que hemos sistematizado un problema científico; además, la tasa de acierto es muy alta para este tipo de problemas. La ventana temporal varía entre cinco y siete días. La incertidumbre espacial queda limitada a la amplitud de cada zona", afirma Morales.

   Actualmente, la metodología se está depurando con datos de Japón, país donde el riesgo sísmico es muy elevado debido a su sismicidad, densidad de población y riqueza económica. Además, están desarrollando una página web en la que se podrán consultar las predicciones para la Península Ibérica en tiempo real.

"Nuestro sistema de predicción se basa en una red neuronal artificial en la cual una serie de datos de entrada, interconectados a través de ecuaciones, dan un resultado", explica el profesor de la Hispalense Antonio Morales, propulsor de esta técnica junto al profesor de la UPO Francisco Martínez y el científico chileno Jorge Reyes.

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