08/03/2021
Ciencia y tecnología

Los sismos no se pueden predecir, pero si detectar los indicios precursores: Luciano Telesca

En el Laboratorio de Sismicidad Sintética de la UAM-A, elaboran catálogos de sismicidad sintética para compararlos con terremotos reales.

Luciano Telesca es catedrático del Instituto de Metodología para el Análisis del Medio Ambiente del Consejo Nacional de Investigación de Italia, y estudia los sismos en su país natal y en otras naciones donde también se presenta este fenómeno, México incluido, que, señaló, no es posible predecir pero si detectar los indicios precursores que puedan ayudar a ganar tiempo en las zonas de alto riesgo sísmico. Estos son los motivos que impulsan la investigación de Luciano Telesca.

Su interés por esta área de la ciencia tiene su origen “el 23 de noviembre de 1980, cuando en la región de Irpinia, al sur de Italia, un fuerte sismo de magnitud 6.9 grados en la escala de Richter causó la muerte de más de tres mil personas, más de 280 mil personas fueron desplazadas y la mayoría de los edificios quedaron con daños, yo era un niño pero recuerdo haber sentido ese terremoto en mi ciudad natal, Rionero in Vulture. Esta experiencia es una de las razones de mi interés profesional por los terremotos”.

Las colaboraciones que ha establecido Telesca desde hace más de diez años con investigadores de la Universidad Autónoma Metropolitana, unidad Azcapotzalco (UAM-A); la Universidad Nacional Autónoma de México, y el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), han resultado en la publicación de artículos arbitrados, estancias de investigación, formación de especialistas y la creación del Laboratorio de Sismicidad Sintética en la UAM-A con su colega mexicano Alejandro Ramírez Rojas.

“El laboratorio tiene como objetivo generar terremotos sintéticos en la base del mecanismo stick-slip, simulando el comportamiento de las fallas tectónicas. El montaje experimental está constituido principalmente por una mesa y un bloque que se desliza sobre ella; la rugosidad del papel de lija que cubre la parte superior de la mesa y la parte inferior del bloque simulan las asperezas de los planos de la falla”, comentó el científico italiano.

Los terremotos sintéticos generados en laboratorio son útiles para investigar las propiedades de los terremotos en condiciones controladas a los que se aplican métodos estadísticos que se han utilizado también en la secuencia de terremotos reales, lo que permite verificar la fiabilidad del modelo y explorar mejor las propiedades estadísticas obtenidas para los terremotos reales, indicó el miembro correspondiente de la Academia Mexicana de Ciencias (AMC).

“Aunque una cierta respuesta esté todavía lejos de ser alcanzada, los terremotos representan un fenómeno natural interesante para ser estudiado dinámicamente”, agregó Telesca, quien ha analizado con sus pares mexicanos las propiedades multifractales y topológicas de la sismicidad de la zona de subducción de México, a fin de encontrar señales precursoras, utilizando varias técnicas, como la fractal, la no extensiva y la informativa.

Luciano Telesca es coasesor de la tesis de doctorado de la estudiante Rebeca Moreno Torres, de la Escuela Superior de Física y Matemáticas del IPN, quien ha producido en el Laboratorio de Sismicidad Sintética catálogos de sismicidad sintética y los ha analizado con técnicas estadísticas para sistemas complejos.

La importancia de este trabajo, señaló el especialista en el análisis estadístico de series de tiempo no lineales, consiste en que los terremotos naturales ocurren al azar en el tiempo; esto significa que ocurren durante un tiempo suficientemente largo para obtener un conjunto de datos suficientemente grande y llevar a cabo un análisis estadístico. Al producir eventos sintéticos se tiene el mayor número posible de eventos que comparten algunas propiedades comunes con los eventos reales.

“Rebeca Moreno Torres ha participado en la puesta en marcha del laboratorio y en el establecimiento del equipo experimental, así como en la realización de los experimentos, la recolección des datos y la aplicación de algunas técnicas estadísticas para su análisis”, añadió el catedrático, quien actualmente también tiene un proyecto bilateral financiado conjuntamente por el Consejo Nacional de Investigación (Italia) y el Cinvestav (México).

Junto con el profesor Wen Yu, afiliado al Departamento de Control Automático del Cinvestav, se han propuesto desarrollar y aplicar herramientas de aprendizaje automático para la caracterización de la sismicidad en Italia y México, y para la predicción de terremotos. El proyecto comenzó en 2019 y tendrá una duración de dos años. “Este proyecto representa un claro desafío en el contexto de la sismología, ya que el aprendizaje automático no es una herramienta habitual en la investigación sísmica”, comentó.

En la foto: Luciano Telesca

Foto: Elizabeth Ruiz/AMC

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