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Sevilla

Investigadores sevillanos participan en el diseño de un método para predecir terremotos

Con un 80% de fiabilidad

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Miembros del grupo de investigación 'Estructuras y Geotecnia' de la Universidad de Sevilla (US), 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 por ciento. 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 Hispalense 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 en 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 Morales.

   Actualmente, la metodología se está depurando con datos de Japón, 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.

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