Opinión
La Inteligencia artificial (IA) es la rama de las ciencias de la computación que simula la inteligencia de la naturaleza o de los humanos en las máquinas, a partir de modelos de Machine Learning cuando el hombre participa en la extracción de características para reconocer patrones, o de Deep Learning cuando la propia máquina extrae las características.
En sismología, la existencia de una variedad de señales provenientes de diversas fuentes requiere el uso de este tipo de herramientas para acelerar los procesos. En el caso de sismos, conocer sus epicentros y magnitudes, para luego clasificarlos y generar una enorme base de datos a la que se pueda aplicar la IA.
El proyecto Sistema de Alerta Sísmica Peruano (SASPe) brinda la oportunidad de emplear la IA para identificar de manera rápida señales sísmicas, calcular el epicentro, profundidad y, sobre todo, la magnitud del sismo. Esto permitirá ganar valioso tiempo para alertar a la población con segundos de anticipación antes de ser afectada por las ondas sísmicas. Recordemos que estas vibraciones viajan a 6 kilómetros por segundo y las ondas de las comunicaciones se trasladan a la velocidad de la luz.
El algoritmo desarrollado considera el modelo Machine Learning y para los cálculos analiza los primeros tres segundos de señal sísmica, con el objetivo de estimar la ubicación epicentral y la magnitud del sismo, y si este es mayor a M6.0, se envía inmediatamente el mensaje de alerta.
Para el éxito del método se ha elaborado una base de datos usando 100,000 muestras de señales sísmicas e igual número de señales de ruido extraídas de las bases de datos de Japón, Chile, Perú y del Stanford Earthquake Dataset. Con este registro se facilita al algoritmo que encuentre patrones con base en procesos matemáticos, tipo regresiones lineales, lo que permitirá discriminar la señal sísmica del ruido y luego activar el algoritmo de mensajería que llevará la alerta a los centros de control, y de allí a la activación de sirenas para comunicar a la población.
El siguiente paso es aplicar el método Deep Learning usando una mayor cantidad de datos sísmicos. Para ello, se requieren computadoras mucho más potentes o un laboratorio de IA, debido a que se emplean datos de hasta 200,000 muestras de señales de sismos y ruidos. Los resultados serían óptimos si usamos un millón de muestras de señales sísmicas y computadoras muchos más potentes.
El objetivo principal es desarrollar nuevos métodos de detección de sismos para generar alertas necesarias y oportunas, y contar con herramientas para reducir el riesgo de la población y de las infraestructuras que, en su mayoría, son construidas de manera informal. Mientras el proyecto SASPe avanza, en el IGP hacemos ciencia para protegernos, ciencia para avanzar.
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