IA en sismos: cómo la tecnología puede ganar tiempo
Cuando la tierra tiembla, hay algo que se vuelve especialmente valioso: el tiempo.
En cuestión de segundos, un sismo puede afectar viviendas, infraestructuras y servicios, mientras las personas buscan ponerse a salvo y los equipos de emergencia comienzan a evaluar lo ocurrido. En paralelo, científicos y autoridades necesitan responder preguntas fundamentales:
- ¿Dónde ocurrió?
- ¿Qué características tuvo?
- ¿Qué zonas pueden estar más afectadas?
En esa carrera contra el tiempo, la inteligencia artificial está empezando a convertirse en una herramienta de apoyo.
La IA en sismos no puede predecir con exactitud cuándo ocurrirá un terremoto ni evitar que suceda. Pero sí puede analizar grandes cantidades de información, reconocer patrones, procesar señales sísmicas y ayudar a estudiar los daños después de un evento.
Y algunas de estas aplicaciones ya existen, incluso en Colombia.
Colombia ya utiliza IA para analizar sismos volcánicos
El Servicio Geológico Colombiano desarrolló Lakiy, un sistema que utiliza inteligencia artificial para la detección, clasificación y procesamiento de sismos volcánicos en tiempo real.
Aquí es importante hacer una distinción: un sismo volcánico y un terremoto tectónico no son lo mismo.
Los sismos volcánicos están relacionados con procesos que ocurren dentro o alrededor de un sistema volcánico. Los terremotos tectónicos, en cambio, están asociados principalmente con la liberación de energía acumulada en fallas geológicas.
Lakiy fue desarrollado específicamente para estudiar la actividad sísmica volcánica.
Y la cantidad de información que puede procesar ayuda a entender por qué una herramienta así resulta útil. El Servicio Geológico Colombiano explica que en estructuras volcánicas pueden registrarse cientos e incluso miles de sismos diarios. En 2023, por ejemplo, el SGC informó que en el volcán Chiles llegaron a registrarse alrededor de 10.000 sismos en un día.
Lakiy utiliza redes neuronales artificiales para reconocer, confirmar, localizar y clasificar estos eventos, incluyendo la diferenciación entre sismos asociados al fracturamiento de roca y aquellos relacionados con movimiento de fluidos.
Actualmente, el SGC utiliza la herramienta en el monitoreo de volcanes como Galeras, Chiles y Cerro Negro. Además, Argentina, Chile y Perú han mostrado interés en acceder al sistema.
El caso de Lakiy no significa que Colombia tenga una IA capaz de predecir terremotos. Demuestra algo más concreto: la IA en sismos ya puede ayudar a los especialistas a procesar grandes volúmenes de información y obtener datos con mayor rapidez.
Fuente oficial: Servicio Geológico Colombiano — Lakiy
IA en sismos: detectar un terremoto después de que comienza
Una de las aplicaciones que más interés genera está relacionada con los sistemas de alerta temprana.
Pero hay una diferencia fundamental: alertar no significa predecir.
Los sistemas de alerta sísmica detectan un terremoto después de que ya comenzó. A partir de las primeras ondas registradas por los sensores, los sistemas estiman características del evento y pueden enviar información a zonas donde el movimiento fuerte todavía no ha llegado.
El sistema ShakeAlert, gestionado por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS), funciona bajo este principio. El organismo explica que estas alertas pueden llegar segundos antes de que se produzca el movimiento fuerte en determinados lugares, aunque el tiempo disponible depende de la distancia al epicentro y de las características del terremoto.
Incluso unos pocos segundos pueden permitir acciones como ponerse a cubierto o activar sistemas automáticos destinados a proteger personas, trenes, equipos e infraestructuras.
La investigación está explorando cómo la inteligencia artificial puede acelerar todavía más ese proceso.
Fuente oficial: USGS — ShakeAlert y alerta temprana de terremotos
Una investigación logró analizar un terremoto con solo tres segundos de datos
Un estudio publicado en Journal of Geophysical Research: Solid Earth presentó E3WS, un sistema de alerta temprana basado completamente en algoritmos de aprendizaje automático.
El sistema fue diseñado para detectar, localizar y estimar la magnitud de un terremoto utilizando los primeros tres segundos de las ondas P registradas por una sola estación.
En las pruebas realizadas por los investigadores, E3WS alcanzó un 99,9 % de éxito al distinguir terremotos del ruido. Para identificar la llegada de la onda P, obtuvo un error absoluto medio de 0,10 segundos, mientras que el error estándar reportado fue de 0,14 segundos.
El sistema actualizaba sus estimaciones cada segundo y, según los investigadores, podía proporcionar información más rápidamente que algunos sistemas de alerta que dependen de múltiples estaciones.
Es importante subrayarlo: se trata de una investigación científica, no de una tecnología que deba presentarse como un sistema universal de alerta ya operativo.
Pero muestra hacia dónde puede avanzar la IA en sismos: conseguir información útil a partir de una cantidad muy pequeña de datos y hacerlo con gran velocidad.
Fuente científica: Journal of Geophysical Research — Earthquake Early Warning with Machine Learning
IA en sismos para saber dónde está el daño
Después del movimiento comienza otra carrera contra el tiempo: entender qué ocurrió.
En un terremoto de gran magnitud, los equipos de emergencia necesitan identificar las zonas más afectadas. Sin embargo, no siempre es posible acceder inmediatamente a todos los lugares. Algunas estructuras pueden ser inestables y determinadas áreas pueden quedar aisladas.
Aquí entran los satélites y las imágenes aéreas.
La inteligencia artificial puede analizar imágenes tomadas antes y después de un terremoto para detectar cambios y ayudar a identificar posibles daños en edificios e infraestructuras.
La Agencia Espacial Europea está trabajando precisamente en esta aplicación. En 2025 organizó el AI for Earthquake Response Challenge, una iniciativa desarrollada junto con la International Charter “Space and Major Disasters”.
El desafío reunió a 143 participantes de 40 países, que trabajaron en soluciones para automatizar la detección de daños provocados por terremotos a partir de imágenes obtenidas desde el espacio. Cuatro equipos fueron reconocidos por sus avances.
El objetivo es convertir rápidamente las imágenes satelitales en información que pueda ayudar a comprender la magnitud y distribución del daño.
Fuente oficial: European Space Agency — AI for Earthquake Response Challenge
Drones e IA para evaluar edificios
La IA en sismos también está siendo investigada para analizar imágenes obtenidas mediante drones.
Los vehículos aéreos no tripulados pueden obtener imágenes detalladas de edificios y otras estructuras desde diferentes ángulos, incluso en zonas donde una inspección inmediata puede resultar complicada.
A partir de esas imágenes, los modelos de aprendizaje profundo pueden entrenarse para detectar y clasificar diferentes tipos de daños.
Investigaciones científicas han estudiado precisamente el uso de modelos de deep learning para identificar daños estructurales después de terremotos a partir de imágenes captadas por drones.
La posibilidad es especialmente interesante para las primeras evaluaciones: en lugar de depender exclusivamente de una inspección manual de cada estructura, los sistemas de IA pueden ayudar a analizar grandes cantidades de imágenes y señalar aquellas que requieren una revisión especializada.
Fuente científica: Springer — Deep Learning-Based Post-Earthquake Structural Damage Detection Using UAV Images
Una herramienta para ayudar a priorizar la respuesta
Toda esa información puede tener un objetivo común: ayudar a saber dónde actuar primero.
Después de un terremoto, los recursos disponibles son limitados y las autoridades necesitan establecer prioridades. Los datos procedentes de sensores, satélites, drones y otras fuentes pueden combinarse para generar una visión más rápida de las zonas afectadas.
La investigación sobre evaluación rápida de daños estructurales mediante inteligencia artificial analiza precisamente cómo estas tecnologías pueden acelerar la identificación de daños y apoyar procesos de respuesta, búsqueda, rescate y recuperación.
Esto no significa que una IA pueda decidir por sí sola dónde debe ir un equipo de emergencia.
La decisión continúa en manos de profesionales, autoridades, ingenieros y rescatistas. La tecnología puede aportar algo diferente: procesar información a gran velocidad para que quienes toman las decisiones dispongan de más elementos para hacerlo.
Fuente científica: Springer — AI-Driven Post-Earthquake Rapid Structural Damage Assessment
También se investiga su papel frente a las réplicas
El riesgo no necesariamente termina después del primer terremoto.
Las réplicas pueden producirse posteriormente y representar un peligro adicional, especialmente cuando existen estructuras que ya han sufrido daños.
Por eso, los científicos investigan diferentes métodos para mejorar los pronósticos de estos eventos.
El USGS señala que los modelos de aprendizaje automático están siendo estudiados para mejorar el pronóstico de réplicas, aunque los métodos estadísticos tradicionales continúan siendo una referencia fundamental.
Es otro ejemplo de por qué hablar de IA en sismos requiere mantener una mirada realista: algunas aplicaciones ya están funcionando, mientras que otras todavía se encuentran en fase de investigación.
Ganar tiempo también es una forma de proteger
La inteligencia artificial no puede detener un terremoto. Tampoco puede decirnos con certeza cuándo ocurrirá el próximo.
Pero puede ayudarnos a procesar mejor lo que sucede cuando un sismo comienza.
- Puede analizar señales.
- Procesar grandes cantidades de datos.
- Contribuir a sistemas de alerta temprana.
- Estudiar imágenes tomadas desde satélites y drones.
- Ayudar a identificar daños y aportar información para organizar una respuesta.
Y Colombia ya tiene un ejemplo propio.
Lakiy demuestra que la IA en sismos ya forma parte del monitoreo científico de la actividad volcánica en el país. Al mismo tiempo, investigaciones internacionales están explorando cómo utilizar la inteligencia artificial para detectar terremotos tectónicos con mayor rapidez y evaluar sus consecuencias.
No se trata de prometer que una máquina podrá predecir el próximo terremoto.
Se trata de algo más concreto y, quizá, más valioso: utilizar la tecnología para que científicos, autoridades y equipos de emergencia puedan observar mejor, procesar más información y responder más rápido.
Cuando la tierra tiembla, cada segundo cuenta.
Y si la ciencia consigue convertir esos segundos en información útil para proteger a las personas, la tecnología también puede convertirse en una herramienta de esperanza.
Porque frente a aquello que todavía no podemos controlar, seguir aprendiendo a responder mejor también es una buena noticia.