Predicción de Terremotos

En este trabajo se presenta un novedoso sistema de predicción de terremotos. Este método, basado en la aplicación de Redes Neuronales artificiales, ha sido utilizado para predecir los terremotos en Chile, uno de los países con mayor actividad sísmica en el mundo. Los parámetros de entrada están relacionados con la Ley de Gutenberg/Richter, la Ley de Bath, y la Ley de Omori-Utsu, parámetros fuertemente correlacionadas con la sismicidad, como se ha demostrado en sólidos trabajos anteriores. En este estudio presentamos dos tipos de predicciones: la probabilidad de que ocurra un terremoto de magnitud mayor que un umbral, y la probabilidad de que ocurra un terremoto de magnitud ubicada dentro de un específico intervalo, en ambos casos dentro de los próximos 5 días en las áreas analizadas...

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GeoGPT: Chat GPT de Geofísica

Los tomadores de decisiones en SIG a menudo necesitan combinar múltiples algoritmos y operaciones 3D para resolver tareas geoespaciales. Si bien los profesionales pueden comprender y resolver estas tareas mediante el uso de herramientas SIG de manera secuencial, el desarrollo de flujos de trabajo para varias tareas puede ser ineficiente, ya que incluso las pequeñas diferencias en las tareas requieren ajustes correspondientes en el flujo de trabajo. Recientemente, los modelos de lenguaje grandes (por ejemplo, ChatGPT) presentaron un sólido desempeño en comprensión y razonamiento semántico. En particular, AutoGPT puede ampliar aún más las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) al razonar y llamar automáticamente a herramientas definidas externamente. Inspirados por estos estudios, intentamos aumentar la eficiencia del desarrollo de flujos de trabajo para manejar tareas de geoprocesamiento al integrar la capacidad de comprensión semántica inherente a los LLM con herramientas maduras dentro de la comunidad SIG. Específicamente, desarrollamos un nuevo marco llamado GeoGPT que puede realizar la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos geoespaciales de manera autónoma. En este marco, se utiliza un LLM para comprender las demandas de los usuarios y luego pensar, planificar y ejecutar herramientas SIG definidas de manera secuencial para generar resultados finales efectivos...

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Regionalización Sísimica de Chile por medio de IA - RN de Kohonen

En este paper presentamos una propuesta de regionalización sísmica de Chile Continental mediante la utilización de una red neuronal. Obtuvimos una estructura que muestra seis regiones sísmicas independientes del tamaño del vecindario y del alcance de la correlación entre las celdas de la grilla. A diferencia de los métodos de regionalización convencionales, nosotros obtuvimos regiones sísmicas consistentes con la información tectónica a partir de información sísmica mímima y no redundante, lo que demuestra la gran utilidad que tienen los mapas auto-organizativos en el campo de la Sismología. La alta correlación entre la distribución de las zonas sísmicas y los datos geológicos confirma que los campos escogidos para estructurar los vectores de entrenamiento fueron lo más adecuados.

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