Perú y Japón desarrollan plataforma con IA y drones para estimar daños por terremotos y tsunamis

Esta iniciativa emplea sensores sísmicos y representaciones digitales del terreno para crear modelos predictivos que faciliten una respuesta rápida y efectiva por parte de las autoridades ante emergencias. Actualmente, el proyecto se encuentra en fase de desarrollo y cuenta con la colaboración de reconocidas universidades japonesas

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Investigadores emplean datos de acelerómetros, estaciones sísmicas y mapas de inundación para mejorar la precisión de las alertas y evaluaciones de riesgo - Créditos: Andina.

Un innovador proyecto de cooperación tecnológica entre Japón y Perú busca revolucionar la gestión de riesgos ante desastres naturales en el país sudamericano. Los investigadores de ambos países trabajan en el desarrollo de una plataforma digital que permitirá estimar, en tiempo real, los daños que podrían ocasionar un tsunami en la zona de Lima Sur, tras un terremoto de gran magnitud.

Este sistema, denominado SEIDAS (Sistema Experto Integrado para la Evaluación de Daños por Sismos), se encuentra en fase de desarrollo y se espera que esté completamente operativo para el año 2027, según información de agencia Andina.

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El proyecto, liderado por el Centro Peruano Japonés de Investigaciones Sísmicas y Mitigación de Desastres (CISMID - UNI), utiliza tecnología avanzada como inteligencia artificial, sensores sísmicos y representaciones digitales del territorio para generar modelos predictivos que permitan a las autoridades tomar decisiones rápidas y efectivas en caso de emergencias.

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La iniciativa forma parte del programa SATREPS y cuenta con la colaboración de prestigiosas universidades japonesas y agencias de cooperación internacional - Créditos: ANDINA/Melina Mejía.

Un enfoque integral para la gestión de riesgos

El sistema SEIDAS se basa en una combinación de datos obtenidos de diversas fuentes, como los acelerómetros del CISMID - UNI, las estaciones del Instituto Geofísico del Perú (IGP) y los reportes de la Dirección de Hidrografía y Navegación de la Marina de Guerra del Perú, que emiten alertas de tsunamis en las costas peruanas.

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Además, se han realizado estudios de suelo en los distritos de Chorrillos y Villa El Salvador, zonas piloto del proyecto, para identificar las características específicas del terreno y su comportamiento ante un sismo.

Una de las herramientas clave del sistema son los llamados “gemelos digitales”, representaciones virtuales detalladas del territorio que incluyen información sobre edificaciones, infraestructura crítica como hospitales y colegios, y datos demográficos.

Estos modelos digitales se complementan con mapas de inundación y sensores instalados en estructuras estratégicas, como puentes y edificios, para monitorear su comportamiento durante un evento sísmico.

Según detalló Andina, los investigadores han utilizado inteligencia artificial para analizar datos históricos y generar predicciones precisas sobre los posibles daños. Por ejemplo, se aplicó esta tecnología para evaluar los efectos del terremoto de 2007 en Pisco, logrando identificar con éxito los edificios colapsados mediante imágenes de alta resolución y redes neuronales profundas.

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La iniciativa forma parte del programa SATREPS y cuenta con la colaboración de prestigiosas universidades japonesas y agencias de cooperación internacional - Créditos: ANDINA/Melina Mejía.

La cooperación internacional como motor del proyecto

El desarrollo de SEIDAS es posible gracias a la colaboración entre instituciones peruanas y japonesas, en el marco del programa SATREPS. Este esquema de cooperación promueve la investigación conjunta en ciencia y tecnología para abordar desafíos globales como los desastres naturales.

En este caso, el proyecto cuenta con la participación de prestigiosas universidades japonesas, como la Universidad de Tokio, la Universidad de Tohoku, la Universidad de Chiba y la Universidad de Nagoya, además de organismos como la Agencia de Cooperación Internacional del Japón (JICA) y la Agencia Japonesa de Ciencia y Tecnología (JST).

El Dr. Carlos Zavala, investigador principal del CISMID - UNI, explicó para el citado medio que el proyecto utiliza modelos de inteligencia artificial para estimar los factores de amplificación del suelo en Lima Sur. Estos modelos se basan en la relación espectral H/V de microtremores registrados en múltiples puntos de la zona de estudio.

Según el experto, estas herramientas permiten identificar variaciones en la vibración del suelo incluso en áreas pequeñas, lo que resulta crucial para evaluar los riesgos de manera precisa.

Por su parte, el Dr. Shunichi Koshimura, subdirector del Instituto Internacional de Investigación de Ciencias de Desastres de la Universidad de Tohoku, destacó que el área de estudio ha sido dividida en segmentos de 15 metros para realizar cálculos computacionales detallados sobre los riesgos potenciales. Este enfoque, inspirado en metodologías utilizadas en Japón, busca generar pronósticos precisos sobre el impacto destructivo de un tsunami.

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Investigadores emplean datos de acelerómetros, estaciones sísmicas y mapas de inundación para mejorar la precisión de las alertas y evaluaciones de riesgo - Créditos: ANDINA/Melina Mejía.

Tecnología avanzada para la prevención de desastres

El uso de drones y herramientas de fotogrametría ha sido fundamental para obtener mapas topográficos de alta resolución en las zonas de estudio. Estas imágenes permiten a los investigadores crear modelos tridimensionales del territorio, que incluyen detalles técnicos como el número y tipo de edificaciones, así como estimaciones de población. Según informó la Agencia Andina, estos datos serán esenciales para generar mapas de intensidad y estimaciones de daños en menos de una hora tras un terremoto.

Además, los sensores instalados en puntos estratégicos, como la estación Atocongo del Metro de Lima y las intersecciones de la Avenida San Juan y la Avenida Miguel Iglesias en San Juan de Miraflores, proporcionan información en tiempo real sobre el comportamiento de las estructuras durante un sismo. Estos datos se integran en el sistema SEIDAS para mejorar la precisión de las predicciones y optimizar la respuesta ante emergencias.

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