La Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile lideró un proyecto Fondef que desarrolló sistemas de inteligencia artificial (IA) capaces de detectar y caracterizar sismos en tiempo real, con el potencial de reducir significativamente los tiempos de respuesta ante emergencias sísmicas y tsunamis.
La iniciativa, desarrollada en colaboración con el Centro Sismológico Nacional (CSN), y con participación del Senapred y el SHOA, culminó con dos prototipos tecnológicos validados en condiciones reales de operación, alcanzando un nivel de madurez tecnológica TRL 7.
El primer sistema es capaz de detectar y caracterizar sismos menores a magnitud 3, eventos que hoy no pueden ser analizados exhaustivamente por limitaciones operativas, mientras que el segundo está orientado a sismos mayores, y permite estimar magnitud y epicentro utilizando las primeras estaciones que registran un evento, reduciendo drásticamente los tiempos actuales.
Ambas soluciones fueron entrenadas y probadas con datos reales del CSN entre 2010 y 2025, demostrando altos niveles de precisión y viabilidad para su integración al monitoreo sísmico nacional.
Lo anterior fue destacado por el director del proyecto, Néstor Becerra, profesor del Departamento de Ingeniería Civil Eléctrica, quien apuntó a su posible impacto en sistemas de alerta temprana: "El uso de inteligencia artificial en este contexto no es experimental: es una herramienta concreta que puede ganar minutos críticos en situaciones de riesgo".
A su vez, el director del CSN, Sergio Barrientos, aseveró que tales soluciones permitirán analizar automáticamente miles de eventos sísmicos que hoy no se revisan, fortaleciendo la comprensión del riesgo sísmico en Chile.
Tras el cierre del proyecto, Sismología iniciará un proceso de validación operacional que podría extenderse por varios meses, un paso clave para una eventual implementación a gran escala.
