La solución ofrece una forma de predecir con exactitud la ubicación y la oportunidad de eventos catastróficos subsiguientes a un terremoto.

Diario Ti: Investigadores de IBM desarrollaron un sistema de alerta de desastres naturales que utiliza herramientas analíticas para mejorar la efectividad y oportunidad de los esfuerzos de rescate post-catástrofe, en ciudades y otras ubicaciones donde la respuesta eficiente a emergencias resulta esencial después de que se produce un desastre natural. También ofrece una forma de predecir con exactitud la ubicación y la oportunidad de eventos catastróficos subsiguientes, lo cual será una ayuda adicional a los esfuerzos de evacuación.

La técnica patentada de IBM puede habilitar un sistema que realice un análisis posterior a los eventos sísmicos, tales como terremotos, y dar alerta temprana sobre tsunamis, que pueden producirse después de terremotos. El invento también ofrece la capacidad de medir y analizar rápidamente la zona de daños de un terremoto para ayudar a priorizar la respuesta ante emergencia necesaria después de un terremoto.

El sistema de alerta utiliza los datos generados por sensores de vibraciones (conocidos como acelerómetros MEMS) dentro de los discos duros de computación para analizar y evaluar rápidamente información generada por eventos sísmicos. Esta técnica es posible mediante la recopilación de datos de sensores de discos duros y su transmisión por conexiones de alta velocidad a un centro de procesamiento de datos, que puede analizar los datos, clasificar los eventos y enriquecer la información, en tiempo real.

Mientras que la física de los terremotos y la detección de movimientos sísmicos es una ciencia bien entendida, la tecnología sismográfica utilizada en este proceso se encuentra distribuida en un área amplia en todo el mundo. Por consiguiente, los datos sobre terremotos se limitan a unas pocas ubicaciones geográficas y hay escasos análisis post-evento disponibles para contribuir a la respuesta a emergencias. Además, los sismógrafos no proporcionan datos de granularidad fina para identificar dónde se requiere respuesta inmediata, y no predicen eventos inmediatos, tales como tsunamis.

Fuente: IBM.

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