Automatización del Análisis Espaciotemporal de la Migración Sísmica Mediante Algoritmos Computacionales

Este proyecto aborda la automatización del análisis espaciotemporal de la migración sísmica en el Anillo de Fuego del Pacífico, una región responsable del 90% de los terremotos globales. A pesar de la importancia de identificar cadenas migratorias para la predicción sísmica, los métodos actuales dependen de análisis manuales limitados. La investigación propone un algoritmo basado en el método de Vikulin, aplicado a catálogos sísmicos históricos del IRIS (1970-2025), para procesar grandes volúmenes de datos de manera sistemática y escalable. El enfoque metodológico utiliza técnicas de minería de datos, machine learning y análisis geoespacial en Python para calcular parámetros críticos como la velocidad de migración, la duración y la distancia recorrida. Al eliminar el error humano y permitir el procesamiento masivo, el sistema ofrece una herramienta innovadora para la geofísica aplicada. Los resultados esperados incluyen la identificación de patrones precursores de actividad sísmica, lo que fortalecerá las estrategias de alerta temprana y la gestión del riesgo a nivel internacional. Este trabajo no solo contribuye al avance científico en sismología, sino que también promueve la resiliencia de las comunidades ubicadas en zonas de alto riesgo tectónico mediante el uso de tecnologías computacionales avanzadas.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Desarrollar un sistema automatizado para el análisis espaciotemporal de la migración sísmica mediante algoritmos computacionales. El objetivo es identificar patrones de propagación de eventos sísmicos para contribuir a la comprensión de la dinámica tectónica y la mitigación del riesgo sísmico.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Modelado y simulación aplicada a la industria