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
La presentación de este hito ha tenido lugar en el marco de la jornada 'Talento, tecnología e industria para la Andalucía del futuro', una iniciativa promovida por el equipo ARUS Andalucía Racing Team con el objetivo de reforzar la conexión entre el desarrollo tecnológico universitario y el tejido industrial andaluz. El desarrollo realizado por la Universidad de Sevilla ha constituido un avance relevante en el contexto nacional, posicionando al equipo como el primero en España en incorporar este vector energético en este ámbito de competición universitaria.
Sigue leyendoInvestigadores del Departamento de Botánica y Fisiología Vegetal de la Universidad de Málaga han publicado un estudio en una revista científica en el que inciden en la importancia de corregir los desequilibrios en la distribución de los beneficios de los árboles urbanos entre los diferentes grupos demográficos y socioeconómicos para avanzar en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).
La mezcla de pigmentos hallada en una domus de Cartagena, analizada en los laboratorios del departamento de Prehistoria, Arqueología, Historia Antigua, Historia Medieval y Ciencias y Técnicas Historiográficas de la Universidad de Murcia y del departamento de Química Orgánica del Instituto Químico para la Energía y Medio Ambiente (IQUEMA) de la Universidad de Córdoba, arroja luz sobre el elevado grado de conocimiento técnico de los artesanos del siglo I.
