Las redes neuronales artificiales fueron diseñadas a partir del funcionamiento de las humanas (en las que la información entra por una parte y sale por la otra, pero procesada). Constituyen una herramienta matemática que ayuda a predecir el comportamiento del terreno en un sismo, el de los vientos causados por huracanes e inundaciones y fenómenos naturales extraordinarios, expuso Adrián Pozos Estrada, del Instituto de Ingeniería (II) de la UNAM.
En la conferencia Redes neuronales artificiales para predecir aceleraciones máximas, explicó que para saber la reacción de una superficie en un terremoto, es necesario conocer características como profundidad de ocurrencia de este último, magnitud y distancia al lugar donde se percibe. Con esos parámetros se alimenta una red, a la que se pide información sobre la aceleración del suelo en caso de sismo para determinar cómo se moverá.
Para ello, utilizamos las bases de datos de dos tipos de temblores ocurridos en el país: los que son dentro del continente y los interplaca (a los que pertenecen los de 1985). Ambos tienen características particulares y pueden ocasionar daños diferentes en edificios demasiado rígidos o muy flexibles.
“Los cálculos no se hacen en tiempo real, aunque sería factible si durante el movimiento los parámetros ingresaran automáticamente al sistema”, indicó el investigador.
Aunque la alerta sísmica se activa de manera inmediata durante un sismo de más de 4.5 grados Richter, para que las redes neuronales funcionaran así se necesitarían datos más precisos y que el sistema estuviera automatizado, refirió.
Una desventaja, es que para conocer esos parámetros con exactitud se necesitan días a fin de obtener más información de la magnitud, profundidad y distancia, explicó.
Limitaciones de la red
“La red se puede utilizar para predecir el comportamiento de otros fenómenos naturales, pero en este trabajo sólo estudiamos qué sucedería en suelos de roca, como los de Ciudad Universitaria, Tlalpan o el Ajusco. El sistema podría proporcionar datos para estructuras arquitectónicas en esas regiones”, indicó Pozos Estrada.
Para la zona del lago de Texcoco se necesitaría información adicional a los parámetros mencionados, porque su suelo está formado por depósitos lacustres blandos y acuosos que favorecen la amplificación de las ondas sísmicas. La principal limitación de la red es que se requieren datos históricos para alimentar el sistema.
También se puede utilizar para vientos intensos causados por huracanes, inundaciones y fenómenos naturales extraordinarios en general. Los parámetros importantes para ciclones serían la velocidad de los vientos y, en ocasiones, su dirección. En el caso de las inundaciones es importante conocer el tirante de agua, es decir, la profundidad y velocidad del flujo. “Ya hemos trabajado en la parte de los huracanes”, dijo.
Esta herramienta suele ser útil y potente, pero como ocurre con toda alternativa debemos verificar si sus resultados son adecuados comparados con otros métodos, finalizó.
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