Desarrollo y aplicación de una herramienta computacional para la detección y localización automática de terremotos en Costa Rica a través de técnicas de aprendizaje profundo y Big Data

La caracterización sistemática del potencial sísmico, la geodinámica de las zonas de falla y sus posibles efectos en las poblaciones más vulnerables así como en las economías en vías de
desarrollo, depende fuertemente del monitoreo sismológico permanente y del desarrollo de métodos modernos de computación y manejo masivo de datos (Big Data). El crecimiento
exponencial (en el número de estaciones y su distribución azimutal) de las redes sismográficas a nivel internacional está permitiendo observar procesos de la física de fallas nunca antes visto en la naturaleza, acelerando la comprensión integral de la nucleación y propagación de los grandes terremotos. En Costa Rica, la red sismográfica del OVSICORI-UNA, compuesta por más de 100 observatorios sismológicos distribuidos en todo el país, le ha permitido a los sismólogos comprender en un amplio espectro, el detalle de los procesos sismotectónicos que se generan durante el ciclo sísmico de cientos de fallas en el país. La creciente densificación instrumental genera un aumento en la cantidad de series de tiempo que deben ser analizadas, por lo que su adquisición y procesamiento son de alto costo computacional y de infraestructura. El costo metodológico y científico asociado, radica en 1) la pérdida de temblores de baja amplitud que de otra forma serían parte del catálogo sísmico, de no ser enmascarados por el ruido sísmico natural o antropogénico, 2) la pérdida de la sistematización en los errores de medición y 3) la cantidad limitada de procesos que pueden ser observados en tiempo real a través de los métodos convencionales de procesamiento de datos. Mediante el uso del recurso de cómputo de alto rendimiento del Colaboratorio Nacional de Computación Avanzada del CeNAT, por medio de paradigmas de aprendizaje profundo y de manejo masivo de datos (Big Data), este proyecto tiene la intención de proveer una herramienta computacional para la detección automática de terremotos en Costa Rica. Además, utilizando la capacidad de registro del OVSICORI-UNA (más de 2 Terabytes anuales de datos sismológicos), se pretende utilizar técnicas modernas para el entrenamiento y procesamiento masivo de datos y su adaptación a modelos jerárquicos de capas con neuronas de procesamiento no lineal para la extracción y puesta en marcha de un modelo de aprendizaje profundo que tenga la capacidad de reconocer las diferentes fuentes sismogénicas en Costa Rica. Una vez se cuente con un modelo acondicionado y entrenado para el procesamiento de las señales, se integrará dentro de un flujo de trabajo con otros subsistemas de relevancia y se evaluará su desempeño. Esta herramienta tiene el potencial de facilitarle a las y los científicos el proceso de localización de terremotos y su interpretación tectónica, mejorando de manera sistemática la comprensión sobre el comportamiento y evolución espacio-temporal de las zonas de falla en Costa Rica.

Desarrollar una herramienta computacional para la detección automática de eventos
sísmicos en Costa Rica mediante el empleo de técnicas de aprendizaje profundo y de manejo masivo de
datos

1) Teoría y Metodologías en Computación
2) Aplicación de la computación en distintos dominios científicos, tecnológicos, organizacionales y sociales