Modelo de Evaluación de Riesgo Sísmico Basado en la Migración de Actividad Sísmica en las Diferentes Zonas Sísmicas del Mundo (Fase 2)

Este proyecto aborda el análisis exhaustivo de la actividad sísmica en los Cinturones de Fuego globales, buscando establecer relaciones con fenómenos geofísicos y espaciales, como la actividad solar y los cambios en el campo magnético terrestre. El problema central radica en la complejidad de predecir terremotos, a pesar de las correlaciones conocidas entre la energía de las ondas sísmicas y la velocidad, así como la influencia potencial del clima espacial. La solución propuesta implica la aplicación de metodologías informáticas avanzadas, incluyendo Big Data y Machine Learning, para procesar y analizar grandes volúmenes de datos sísmicos. La metodología incluye la recopilación rigurosa de información de fuentes clave como IRIS, NOAA, NEIC y USGS. El objetivo final es desarrollar un modelo matemático predictivo de terremotos, validando los resultados mediante el análisis de las capas de la corteza terrestre y el movimiento de las placas tectónicas, con el fin de identificar zonas vulnerables y avanzar hacia una posible predicción sísmica.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Analizar la actividad sísmica de los Cinturones de Fuego a nivel mundial y correlacionarla con principios físicos y matemáticos utilizando bases de datos sísmicas globales, apoyándose en herramientas de Big Data, Machine Learning y metodologías informáticas.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Ciencia de datos y simulación