Resumen: Presentamos SeismoDeepBayes, un marco innovador para la evaluación del riesgo sísmico que combina aprendizaje profundo espacial temporal con calibración bayesiana para mejorar la precisión y la capacidad predictiva. El enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales al modelar interacciones no lineales entre características geológicas y actividad sísmica mediante una red neuronal convolucional recurrente que integra catálogos sísmicos, mapas geológicos, modelos de elevación y prospecciones geofísicas. La calibración bayesiana incorpora conocimiento experto y datos observacionales para ajustar parámetros y cuantificar la incertidumbre, entregando predicciones más fiables y útiles para la mitigación del riesgo.

Introducción: La evaluación del peligro sísmico es esencial para la planificación de infraestructuras, la preparación ante desastres y la reducción de víctimas. Los modelos convencionales, a menudo escasos en datos o demasiado simplificados, fallan en capturar relaciones complejas entre geometría de fallas, estado de esfuerzo, litología y registros sísmicos. SeismoDeepBayes aborda este reto integrando datos espaciales y temporales en un mismo modelo, mejorando la estimación del movimiento del suelo y sus intervalos de confianza.

Metodología: El flujo de trabajo consta de tres etapas: ingestión y procesamiento de datos, predicción espacial temporal con una CRNN y calibración bayesiana con cuantificación de incertidumbre. En la fase de datos se normalizan catálogos sísmicos, mapas litológicos, DEMs obtenidos por LiDAR y resultados de encuestas gravimétricas y magnetotelúricas; las variables categóricas se codifican mediante one hot encoding para construir una entrada multicanal adecuada para la red.

Arquitectura CRNN: La parte central es una red convolutional recurrente que extrae características espaciales mediante capas convolucionales y aprende dependencias temporales con LSTM apiladas. El bloque convolucional detecta agrupaciones de fallas, límites litológicos y patrones topográficos; los LSTM modelan la recurrencia sísmica y la evolución temporal de la actividad. La salida estima la probabilidad de movimiento del suelo o la intensidad sísmica en ventanas temporales definidas y se alimenta al esquema bayesiano para su afinado.

Calibración bayesiana y cuantificación de incertidumbre: Definimos distribuciones previas para parámetros clave en base a estudios geológicos y pericia de campo y las actualizamos con datos históricos mediante teorema de Bayes. El resultado son distribuciones posteriores que permiten construir intervalos creíbles para las predicciones y una distribución predictiva posterior que expresa explícitamente la incertidumbre del peligro sísmico.

Validación experimental: Validamos SeismoDeepBayes con más de un siglo de datos de la falla de San Andreas, dividiendo el conjunto en entrenamiento, validación y prueba. La CRNN fue entrenada para predecir intensidad de sacudida y evaluada con métricas como AUC ROC, MCC y RMSE. Frente a un modelo de proceso de Poisson estándar, SeismoDeepBayes mostró mejoras significativas en discriminación y error de predicción gracias a la captura de correlaciones espacio temporales complejas y a la calibración bayesiana.

Resultados: En los experimentos, el enfoque aumentó notablemente el AUC ROC, mejoró el MCC y redujo el RMSE respecto al modelo de referencia. La calibración bayesiana no solo afinó las predicciones sino que permitió integrar juicios expertos para mejorar la robustez frente a datos escasos o ruidosos. Además, el marco produjo mapas de riesgo más localizados, útiles para decisiones de planificación urbana y prioridades de mitigación.

Escalabilidad y despliegue: El diseño de la CRNN permite paralelización en GPU y despliegue en infraestructuras en la nube para actualizaciones en tiempo real. La arquitectura es compatible con servicios cloud aws y azure para ingestión continua de eventos y generación de mapas de peligro dinámicos. Para organizaciones que buscan soluciones adaptadas, Q2BSTUDIO desarrolla proyectos llave en mano y puede integrar este tipo de sistemas con su oferta de software a medida y aplicaciones a medida y servicios de inteligencia artificial.

Futuras líneas de trabajo: Entre las direcciones futuras destacan el aprendizaje por refuerzo continuo para adaptar pesos ante cambios del entorno y la automatización de la inferencia mediante agentes IA que optimicen la adquisición y limpieza de datos. También exploramos combinaciones con técnicas de inteligencia de negocio y herramientas como power bi para presentar resultados operativos a tomadores de decisión.

Contribución técnica: SeismoDeepBayes aporta una integración simultánea de datos espaciales y temporales en un solo modelo, una estrategia de calibración bayesiana que incorpora pericia geológica y una arquitectura lista para escalar. Estas capacidades impulsan la fiabilidad de la evaluación sísmica y su aplicabilidad a la planificación, diseño estructural y gestión de emergencias.

Sobre Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en soluciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos desde desarrollo de aplicaciones empresariales hasta implementación de agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio. Nuestro equipo diseña soluciones personalizadas que integran IA para empresas, servicios de ciberseguridad y pruebas de intrusión, así como despliegues en plataformas cloud. Con experiencia en proyectos que requieren procesamiento intensivo de datos y alta disponibilidad, Q2BSTUDIO combina conocimiento científico y capacidad de ingeniería para transformar investigación avanzada como SeismoDeepBayes en productos operativos.

Palabras clave: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi.

Contacto y servicios: Si desea integrar modelos predictivos avanzados en su organización o desarrollar una plataforma que combine ML, BI y seguridad, conozca nuestras soluciones de inteligencia artificial y proyectos a medida. Q2BSTUDIO acompaña desde la definición del problema hasta el despliegue en producción y la monitorización continua de modelos.

Conclusión: La combinación de aprendizaje profundo espacial temporal con calibración bayesiana ofrece una vía robusta para mejorar la evaluación del riesgo sísmico. Implementada de forma escalable y segura, esta tecnología puede transformar la gestión del riesgo y la toma de decisiones en entornos expuestos a la actividad sísmica, aportando predicciones más precisas y medidas de incertidumbre que son críticas para la resiliencia urbana y la protección de infraestructuras.