Innovador modelo de predicción de riesgo sísmico

En un nuevo estudio realizado en Chile por investigadores del Centro Nacional de Investigaciones para el Manejo Integrado de Desastres Naturales (CIGIDEN) y el Centro Aeroespacial Alemán (DLR por sus siglas en alemán), en el que su objetivo era desarrollar modelos de riesgo, exposición, y de vulnerabilidad sísmica para el país e idear una plataforma de análisis, crearon un método que permite evaluar el riesgo sísmico de distintos tipos de construcciones.

A pesar que este tipo de modelo es súper complejo de construir, ya que nunca están disponibles los datos en la cantidad, detalle y precisión necesaria, esto se logró al utilizar una rama de la Inteligencia Artificial (IA) conocida como deep learning combinada con las imágenes de Google Street View, y mostró tener un 80% promedio de precisión en sus resultados finales.
Aunque este artículo se centró solamente en características relevantes para terremotos, como la metodología creada es viable y funciona también, podría ocuparse para otros tipos de amenazas naturales como tsunamis, inundaciones o incendios.

Paula Aguirre, coautora del estudio y académica del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC) de la Pontifica Universidad Católica, señala que el objetivo de esta metodología, llamada Modelo de Exposición es “lograr cuantificar y caracterizar todas las edificaciones que hay en una ciudad, y esto es necesario porque para poder estimar el impacto que tendría eventualmente un terremoto es necesario conocer todas las estructuras que hay y cómo están construidas para entender cuál sería su comportamiento ante un terremoto y si sufrirían daños o no”.

Además, explica que este modelo es un insumo para la evaluación del riesgo. “La evaluación del riesgo implica combinar esto con un modelo de la amenaza, que sería uno de cómo se va a mover el suelo, o de cómo va a ser la inundación en caso de un tsunamis”. (...)