Diseño del sistema de información de una red acelerográfica para la generación de reportes sísmicos usando inteligencia artificial

Abstract

El Perú es un país sísmico, debido a que se encuentra sobre el cinturón de fuego del Pacifico. Por lo cual, las diferentes instituciones han desarrollado sus propias redes acelerográficas con el fin de estar preparados ante un eventual evento sísmico y al momento de ocurrir este, estas puedan evaluar y emitir un informe de riesgo sísmico sobre la zona afectada. Pero, aun así, las redes acelerográficas que se han implementado en el territorio nacional requieren de personal trabajando las 24 horas del día, con lo cual se define este trabajo como uno de alta importancia. La presente tesis tiene como objetivo diseñar un sistema de información para una red acelerográfica para la generación de reportes sísmicos usando inteligencia artificial. Durante el desarrollo del proyecto se usaron redes neuronales para determinar si una señal contenía evento sísmico y algoritmos genéticos para optimizar la determinación del epicentro de un sismo. Estos algoritmos se embebieron dentro de un sistema de información que usa una base de datos para almacenar la información. Finalmente, se concluyó que el rendimiento obtenido es suficiente para poder generar reportes sísmicos de manera autónoma en el menor tiempo posible.

Peru is a seismic country, because it is located on the belt of fire of the Pacific. Therefore, the different institutions have developed their own accelerographic networks in order to be prepared for an eventual seismic event and when this occurs, they can evaluate and issue a seismic risk report on the affected area. But, even so, the accelerographic networks that have been implemented in the national territory require staff working 24 hours a day, which defines this work as one of high importance. The objective of this thesis is to design an information system for an accelerographic network for the generation of seismic reports using artificial intelligence. During the development of the project, neural networks were used to determine if a signal contained a seismic event and genetic algorithms to optimize the determination of the epicenter of an earthquake. Finally, it was concluded that the obtained yield is enough to be able to generate seismic reports in an autonomous way in the shortest possible time.