Una nueva IA logra predecir réplicas de terremotos en segundos y promete transformar la gestión de emergencias

Un grupo de investigadores del Reino Unido e Italia desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de anticipar casi al instante el riesgo y la cantidad de réplicas que pueden producirse tras un terremoto principal, un avance que podría marcar un antes y un después en la respuesta ante desastres sísmicos.

La herramienta, presentada en la revista Earth, Planets and Space, ofrece estimaciones en segundos, superando por amplio margen a los métodos clásicos que requieren desde varias horas hasta días para emitir proyecciones completas. Según los especialistas, contar con esta información inmediata permite actuar en las primeras 24 horas, el período más crítico para rescatistas, autoridades y zonas inestables.

El estudio fue liderado por Foteini Dervisi, en colaboración con la Universidad de Edimburgo, el Servicio Geológico Británico y la Universidad de Padua. El equipo buscó resolver un problema recurrente: los modelos sísmicos tradicionales, como ETAS, dependen de cálculos matemáticos complejos y de una capacidad computacional que muchos países no poseen, lo que retrasa la toma de decisiones tras un evento de alta magnitud.

La nueva IA se nutre de extensas bases de datos sísmicos de Japón, Nueva Zelanda, Estados Unidos, Italia y Grecia. Con esa información, el sistema aprende a reconocer patrones que preceden a la aparición de réplicas y, en lugar de seguir reglas rígidas, identifica relaciones entre variables que suelen pasar inadvertidas en los modelos convencionales. Así logra prever cuántas réplicas podrían registrarse después de un sismo de magnitud 4 o superior y en qué regiones podrían concentrarse.

Las pruebas mostraron que su precisión es similar a la de los métodos clásicos, pero con la ventaja de funcionar incluso en computadoras comunes, sin infraestructura especializada. Esa característica lo vuelve especialmente útil para países con limitaciones tecnológicas o presupuestarias, donde una respuesta tardía puede agravar los daños.

Los investigadores remarcan que la calidad de los datos locales es clave para potenciar la herramienta, pero destacan que su bajo costo y su rapidez la convierten en una opción viable para operar en tiempo real aun en escenarios de emergencia. Si su implementación se extiende, podría convertirse en un recurso fundamental para reducir riesgos y mejorar la planificación tras un terremoto fuerte.

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