Paula Aguirre, la astrofísica chilena que creó un innovador modelo de predicción sísmica

¿Es posible evaluar un terreno en torno a su predisposición de los sismos?  Chile se encuentra entre los países con mayor actividad sísmica en todo el mundo y los daños que suelen ocasionar en edificios y casas han motivado la instauración de estándares básicos en las instalaciones, para reducir las posibles pérdidas humanas y económicas.

Esa es la tarea que llevó a cabo un grupo de investigadores liderados por la astrofísica Paula Aguirre, del Centro Nacional de Investigaciones para el Manejo Integrado de Desastres Naturales (CIGIDEN) y el Centro Aeroespacial Alemán (DLR por sus siglas en alemán), quienes crearon un innovador método que permite evaluar el riesgo sísmico de distintos tipos de construcciones.

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Lo original de su propuesta, es que utilizaron deep learning, una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que está compuesta por un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, sumado a las imágenes de Google Street View, y que mostró tener un 80% promedio de efectividad.

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Los hallazgos publicados en la revista Science Direct al estudiar la ciudad Santiago, demostraron el potencial del uso combinado de imágenes que “permiten una inferencia precisa de las características clave del edificio relacionadas con la vulnerabilidad estructural“.

“La idea en el fondo fue entrenar un algoritmo que hiciera este mismo proceso lógico de las imágenes recolectadas de Google Street View (en este caso fueron de Santiago) y que nos pueda decir: ok, de todas estas imágenes estas las clasificamos como edificio de concreto, estos otros de albañilería de ladrillos, que son común en Chile (…) Y así, a partir de esas imágenes poder generar un inventario de edificaciones con sus respectivas clasificación”, señaló la académica de la Pontificia Universidad Católica de Chile a La Tercera.

Créditos: Science Direct.

¿Cómo realizaron esta investigación?

“Con alumnos de doctorado y pregrado hicimos un trabajo de etiquetar los datos, donde tomamos un subconjunto de imágenes y las clasificamos manualmente aplicando criterio experto de ingenieros estructurales“, explicó al medio de comunicación.

Con anterioridad, los estudios sobre la vulnerabilidad de los edificios a los terremotos y a otros peligros naturales estaban limitados con respecto a su cobertura espacial y “con los datos y métodos presentados en este estudio, estas limitaciones ahora se pueden superar para muchas áreas del mundo sin dejar de ser precisas en profundidad espacial y temática”, puntualiza el documento. Se espera que esta metodología se pueda utilizar para otros tipos de amenazas como tsunamis o inundaciones.