En los próximos 5-7 años nuestros sistemas de detección y localización de temblores podrían depender exclusivamente de algoritmos de aprendizaje profundo, agilizando el tiempo de respuesta y diseminación de la información científica que la UNA le brinda al pueblo de Costa Rica.

Los temblores de menor magnitud (M<=2.5) son los más abundantes, pero, a su vez, los más difíciles de registrar y localizar de manera robusta utilizando métodos sismológicos tradicionales. Su estudio es imprescindible, pues permite mejorar nuestra comprensión sobre la física de fallas y, en especial, del potencial que estas tienen para generar grandes terremotos y, como consecuencia, impactos socioeconómicos importantes en nuestro país.

El crecimiento exponencial en la cantidad y calidad de los datos sismológicos a nivel mundial nos está permitiendo realizar observaciones del interior de la Tierra con una resolución inimaginable. Sin embargo, uno de los costos que conlleva la operación de grandes redes sismológicas radica en la pérdida de información (por intervención humana y/o natural), principalmente de los temblores más pequeños, que nos cuentan la historia de la sismogénesis de las grandes rupturas y de la interacción de temblores durante el ciclo sísmico.

En conjunto con el Laboratorio de Computación Avanzada (CNCA) del Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT), el Ovsicori-UNA está desarrollando e implementando métodos modernos de computación avanzada para detectar y localizar terremotos, utilizando algoritmos de inteligencia artificial que de otra forma no hubiese sido posible detectar y localizar.

En un artículo recién publicado, en ArXiv (https://arxiv.org/abs/2109.02723) se logró demostrar cómo en seis días de registro sísmico (un día antes y cinco días después del terremoto de Puerto Armuelles, M6.5, del 26 de junio de 2019) se registraron un total de 1,100 sismos, que no habían sido detectados y/o localizados por la red sismográfica del Ovsicori-UNA utilizando métodos tradicionales. De estos, 23 eventos son premonitores; es decir, ocurrieron desde el día anterior hasta unas pocas horas antes del terremoto principal de magnitud M6.5, y permitió resaltar información importante sobre la evolución espaciotemporal de la secuencia sísmica y la generación del terremoto principal.

Nuestro trabajo es el primero de esta naturaleza en Costa Rica y representa un avance extraordinario hacia la automatización o “robotización” del procesamiento inicial del Big Data sismológico que opera el Ovsicori-UNA. Estimamos que en los próximos 5 a 7 años, nuestros sistemas de detección y localización preliminar de temblores podrían depender de manera exclusiva de algoritmos de inteligencia artificial, con lo cual se agiliza el tiempo de respuesta y diseminación de la información científica que la UNA le brinda la sociedad costarricense y la ciencia en general.