Predicen terremotos con cerca de un 80% de fiabilidad
Fuente: Universidad de Sevilla
Miembros del grupo de grupo de investigación Estructuras y Geotecnia de la Universidad de Sevilla, 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%. 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 Universidad de Sevilla 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 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 el Dr. Morales.
Actualmente, la metodología se está depurando con datos de Japón. Un 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.
Artículos científicos:
Pattern recognition to forecast seismic time series
Neural networks to predict earthquakes in Chile
Earthquake prediction in seismogenic areas of the Iberian Peninsula based on
Últimas publicaciones
Según un estudio de la Universidad de Córdoba, las personas sin hogar que crean y cuidan un espacio verde obtienen beneficios emocionales a corto plazo como la mejora de su bienestar o la reducción de malestar psicológico.
Un equipo internacional con participación del Instituto de Parasitología y Biomedicina ‘López-Neyra’ del CSIC (IPBLN-CSIC) de Granada ha diseñado un método que reconoce una marca genética común en los siete virus de esta familia que infectan a personas. El sistema mostró en el laboratorio una doble utilidad: identificar cantidades mínimas del patógeno y bloquear su multiplicación en células infectadas. Esta estrategia abre la puerta a futuras pruebas portátiles muy sensibles y nuevas estrategias antivirales adaptables a posibles brotes.
Investigadores de la Universidad de Málaga han planteado una alternativa mediante realidad virtual: X-HRC, una plataforma de realidad virtual orientada a la formación inicial en colaboración entre personas y robots colaborativos. La herramienta se ha desarrollado en el marco del proyecto europeo MASTER-XR y se integra en VIROO, un ecosistema de realidad virtual colaborativa usado en entornos educativos y de entrenamiento.
Sigue leyendo
