Innovación tecnológica en alertas marítimas

La Universidad de Cardiff presentó el 13 de junio de 2025 un sistema avanzado denominado GREAT v1.0, que combina inteligencia artificial y análisis de señales acústicas para evaluar amenazas de tsunamis de forma inmediata. Este desarrollo tecnológico ya está siendo implementado en el Centro de Alerta de Tsunamis del Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA) en Portugal, donde se somete a pruebas con información real.

Evolución histórica de sistemas de alerta

Los mecanismos tradicionales de alerta, iniciados en las décadas de 1940 en Japón y Estados Unidos, basaban su funcionamiento en datos sísmicos y cálculos empíricos que frecuentemente generaban resultados imprecisos. Las principales deficiencias incluían numerosas alertas falsas, evaluaciones incompletas del peligro y demoras en la difusión de avisos.

El devastador tsunami del Océano Índico en 2004 impulsó la creación de sistemas más avanzados bajo la coordinación de Naciones Unidas, enfocados en la detección directa del fenómeno. Sin embargo, la mayoría de los sistemas actuales continúan dependiendo de información sísmica, lo que genera alertas preventivas que posteriormente se anulan, afectando la credibilidad pública.

Impacto de alertas falsas

Según datos proporcionados por la institución académica británica, “el 75% de las alertas de tsunami que provocaron evacuaciones desde los años 50 resultaron ser falsas”. Un caso emblemático fue la evacuación de Honolulu en 1986, que ocasionó pérdidas económicas superiores a los 30 millones de dólares. Estos eventos demuestran la urgente necesidad de aumentar la exactitud para evitar consecuencias innecesarias.

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Funcionamiento del nuevo sistema

El software GREAT (Global Real-time Early Assessment of Tsunamis) analiza señales acústicas producidas por la compresión de la columna de agua durante sismos submarinos. Estas señales, que viajan a mayor velocidad que el propio tsunami, pueden ser captadas por hidrófonos a largas distancias, permitiendo evaluaciones prácticamente inmediatas.

El sistema integra modelos matemáticos y aprendizaje automático para calcular trayectorias y tiempos de llegada de las olas a distintas regiones, basándose en la ubicación del epicentro y características del fondo marino. La inteligencia artificial clasifica el tipo de movimiento de fallas (horizontal o vertical) y estima la magnitud del sismo a partir de las señales acústicas registradas.

Capacidades y precisiones del sistema

Desarrollado por Gomez y Kadri, el modelo alcanza más del 70% de precisión en la detección de movimientos verticales, considerados los más propensos a generar tsunamis. Al identificar este tipo de evento, el sistema calcula la posible altura de las olas en zonas de riesgo, completando todo el proceso en cuestión de segundos mediante equipos convencionales.

Además, su diseño modular permite su integración en diversos centros de alerta y escalabilidad en plataformas de alto rendimiento.

Resultados de pruebas históricas

La Universidad de Cardiff evaluó el desempeño de GREAT v1.0 con cuatro eventos significativos: Sumatra (2004), Tohoku (2011), Alaska (2018) y Tateyama (2009).

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En el caso de Sumatra 2004, el software analizó señales captadas a más de 3,000 kilómetros del epicentro y logró identificar correctamente las zonas de mayor riesgo, incluyendo Sri Lanka y Madagascar. Aunque las condiciones no permitieron comparaciones cuantitativas exactas, las estimaciones de altura resultaron razonables.

En el tsunami de Tohoku 2011, los cálculos de GREAT mostraron alta correlación con las mediciones de las boyas DART, especialmente en áreas cercanas al epicentro.

Casos de validación

El evento de Alaska en 2018, que originó una falsa alarma, permitió comprobar la capacidad del software para prevenir evacuaciones innecesarias. El sistema confirmó la inexistencia de amenaza y concluyó el análisis en menos de 30 segundos.

En el sismo de menor magnitud en Tateyama 2009, las estimaciones de altura fueron menos precisas, aunque consistentes en estaciones cercanas.

Según los creadores, “el software ha demostrado, virtualmente, la capacidad de analizar señales acústicas para evaluar tsunamis globalmente, potencialmente en tiempo real”.

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Implementación actual y desafíos futuros

Desde junio de 2024, GREAT v1.0 opera en el centro de alerta del IPMA, con acceso a datos en tiempo real de hidrófonos proporcionados por la Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization (CTBTO). Esta etapa evalúa su funcionamiento en condiciones reales, incluyendo posibles fallos técnicos y demoras en la transmisión.

Una limitación identificada por la Universidad de Cardiff es la insuficiente cantidad de estaciones de hidrófonos. De las seis existentes bajo gestión de la CTBTO, únicamente cuatro están disponibles para este propósito. El sistema funciona mejor dentro de un radio de 1,000 kilómetros por estación, lo que restringe su cobertura. Para una operación global efectiva, se estima que serían necesarias al menos 30 estaciones.

Mejoras prospectivas

Otra limitación es la base de datos reducida con la que se entrenó el modelo de inteligencia artificial. Su expansión mediante registros oceánicos y satelitales permitirá incrementar la precisión del sistema. También se planea incorporar en versiones posteriores otros mecanismos generadores de tsunamis, como deslizamientos submarinos y erupciones volcánicas.

La Universidad de Cardiff indica que “el despliegue de esta tecnología en centros líderes de alerta se espera que reduzca significativamente las falsas alarmas y los costos asociados”.

Perspectivas globales de implementación

El desarrollo de GREAT v1.0 se inserta en los esfuerzos internacionales por incrementar la resiliencia frente a desastres naturales. La institución académica señala que esta tecnología apoya el ODS 11 de la UNESCO, orientado a construir ciudades seguras y sostenibles, y se alinea con el Marco de Sendai para la Reducción del Riesgo de Desastres.

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La validación del sistema y su integración en el IPMA representan un avance significativo hacia una nueva generación de herramientas que combinan inteligencia artificial y cooperación internacional para disminuir el impacto humano y económico de los tsunamis.

La Universidad de Cardiff sostiene que, aunque aún persisten desafíos, el enfoque desarrollado proporciona una base sólida para futuras mejoras en la protección de comunidades costeras a nivel mundial.