Cada 19 de septiembre, México recuerda los devastadores sismos que dejaron una huella profunda en la memoria colectiva del país. Estos terremotos no solo se llevaron miles de vidas y destruyeron infraestructura, sino que también impulsaron avances significativos en la cultura de prevención y respuesta ante desastres. En un contexto donde México es vulnerable a la actividad sísmica, las innovaciones en tecnología emergen como herramientas clave para mitigar el impacto de futuros sismos.
En los últimos años, la inteligencia artificialLa inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es un campo fascinante que busca imitar las capacidades humanas para resolver problemas y... Más (IA) y los sistemas de monitoreo satelital han ofrecido avances prometedores en la predicción de terremotos. Estos desarrollos permiten detectar señales de advertencia con mayor precisión, lo que podría ayudar a salvar vidas en eventos similares a los ocurridos en 1985 y 2017. Los avances en predicción temprana, aunque no garantizan infalibilidad, ofrecen una nueva esperanza para preparar mejor a las comunidades y evitar tragedias a gran escala.
Inteligencia Artificial y Big Data
Uno de los avances más significativos es el uso de la inteligencia artificialLa inteligencia artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es un campo fascinante que busca imitar las capacidades humanas para resolver problemas y... Más (IA) y el análisis de big data. Tradicionalmente, los científicos dependían de modelos físicos y datos sísmicos para detectar patrones, pero estos métodos presentaban limitaciones debido a la variabilidad y complejidad de los movimientos sísmicos. Ahora, con la ayuda de IA, los investigadores están mejorando la identificación de patrones sutiles que podrían indicar un sismo inminente.
La IA puede analizar cantidades masivas de datos geofísicos, como vibraciones sísmicas, desplazamientos de la corteza terrestre y anomalías electromagnéticas. Un estudio reciente de la Universidad de Stanford ha logrado entrenar algoritmos para identificar patrones en las réplicas sísmicas y los precursores de terremotos. Los resultados muestran una mejora considerable en la precisión de predicción, alcanzando un 70% para una ventana de tiempo de una semana.
A medida que se añadan más datos de eventos sísmicos, es probable que la IA continúe mejorando en su capacidad predictiva.
Detección satelital de anomalías electromagnéticas
Otra tecnología emergente en la predicción de terremotos involucra el uso de satélites para monitorear las señales electromagnéticas en la atmósfera y la ionósfera. Investigaciones recientes han mostrado que, días antes de que ocurra un terremoto, pueden detectarse anomalías en estos niveles de la atmósfera que actúan como precursores.
Por ejemplo, un estudio basado en datos de los satélites CSES-01 (de China) y Swarm (de la Agencia Espacial Europea) ha revelado que cambios en la densidad de electrones y temperaturas en la ionósfera aparecieron de 1 a 5 días antes de un gran terremoto que tuvo lugar en Turquía en 2023
Además, se observaron cambios en la temperatura superficial y en los niveles de gases como vapor de agua y metano en la atmósfera hasta 19 días antes del sismo.
Estas observaciones sugieren que los terremotos pueden emitir señales mucho antes de lo que se pensaba, lo que abriría la puerta a sistemas de alerta temprana más efectivos. Sin embargo, los científicos reconocen que el comportamiento de estos precursores varía según la ubicación geográfica y la magnitud del sismo, por lo que se necesita más investigación para establecer patrones confiables.
Sismología tradicional mejorada
Los avances en los sistemas de detección sísmica tradicionales también están jugando un papel importante en la predicción de terremotos, permitiendo una detección más precisa y en tiempo real de los temblores menores que pueden preceder a un gran terremoto.
Por ejemplo, el sistema japonés de alerta temprana de terremotos (EEW, por sus siglas en inglés de Early Earthquake Waring) utiliza una red de sensores que detecta ondas sísmicas primarias, que se propagan más rápido que las destructivas ondas secundarias. Esta diferencia de velocidad permite enviar alertas, segundos antes de que lleguen las ondas más destructivas. Aunque las alertas llegan solo unos segundos antes del temblor, esto es suficiente para que las personas puedan buscar refugio o que los sistemas automáticos de emergencia se activen.
Desafíos persistentes
A pesar de estos avances, la predicción precisa de terremotos sigue siendo un gran reto. Las tecnologías actuales permiten identificar precursores de posibles terremotos, pero no siempre se puede garantizar su ocurrencia o magnitud exacta. Además, los precursores pueden ser diferentes en cada región debido a las características geológicas únicas, lo que complica la creación de modelos universales. Incluso con IA y análisis satelital avanzado, la variabilidad de los patrones sísmicos implica que los falsos positivos y negativos siguen siendo un problema.
Oportunidades futuras
Mirando hacia el futuro, la integración de diferentes tecnologías será clave para mejorar los sistemas de predicción. Una combinación de IA, monitoreo satelital y sensores en tierra podría generar una red de advertencia más robusta y precisa. Además, se están explorando nuevas tecnologías, como el uso de señales de radio emitidas por la Tierra y la medición de cambios en los campos gravitatorios locales, para detectar indicios de actividad sísmica.
A medida que se recopilen más datos de eventos sísmicos alrededor del mundo, la capacidad de identificar patrones será más precisa, lo que permitirá mejorar las alertas tempranas. Sin embargo, es importante recordar que el objetivo a largo plazo no es solo predecir terremotos, sino también aumentar la resiliencia de las infraestructuras y educar a las comunidades en áreas sísmicamente activas sobre cómo prepararse para estos eventos.
Lo que si es un hecho en el caso de nuestro país, es que si sucede un nuevo sismo de grandes magnitudes, de algo podemos estar seguros: la respuesta rápida, la solidaridad, el empuje y la resiliencia de nuestra sociedad civil, que ha demostrado en los sismos pasados su eficacia en brindar apoyo y ayuda a los compatriotas afectados.
Fuentes
- Jain, A. (2024, 11 de septiembre). AI’s seismic secret: Predicting earthquakes before they strike. Analytics Insight. Recuperado de https://www.analyticsinsight.net/news/ais-seismic-secret-predicting-earthquakes-before-they-strike
- Saad, O. M., Chen, Y., Savvaidis, A., Fomel, S., Jiang, X., Huang, D., Abolé, Y., Oboué, S. I., Yong, S., Wang, X., Zhang, X., & Chen, Y. (2023, 5 de septiembre). Earthquake forecasting using big data artificial intelligence: A 30-week real-time case study in China. Bulletin of the Seismological Society of America. Recuperado de https://doi.org/10.178785/0120230031
- University of Texas at Austin. (2023, 5 de octubre). AI-driven earthquake forecasting shows promise in trials. Recuperado de https://news.utexas.edu/2023/10/05/ai-driven-earthquake-forecasting-shows-promise-in-trials/
