La erosión del suelo resultante de daños a la infraestructura ha sido durante mucho tiempo una fuente de controversia para los planificadores e ingenieros urbanos. La predicción precisa del riesgo de licuefacción del suelo de una región puede ayudar a superar este desafío. En consecuencia, investigadores del Instituto de Tecnología Shibora, Japón, utilizaron inteligencia artificial para generar mapas de peligro de licuefacción del suelo, anulando los mapas de peligro publicados anteriormente. Aunque este estudio se centra en el ejemplo de Yokohama, los hallazgos tienen implicaciones de gran alcance para el desarrollo de “ciudades inteligentes” en todo el mundo.
El desarrollo de las sociedades humanas va acompañado de cambios infraestructurales, como lo demuestra la rápida urbanización de los últimos años. Nos estamos moviendo hacia una era de ‘ciudades inteligentes’ impulsadas por tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas y el análisis de big data, para el desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, el cambio climático está deteniendo este progreso: los terremotos y otros peligros naturales impactan negativamente a los edificios y otras estructuras a su paso.
La licuefacción del suelo es un ejemplo de peligro natural en el que el suelo saturado pierde resistencia y rigidez sustanciales en respuesta al estrés, generalmente debido a sacudidas sísmicas u otras cargas rápidas. Este proceso hace que el suelo se comporte como un líquido, reduciendo su capacidad para soportar la infraestructura. Por lo tanto, superar desafíos como la licuefacción del suelo es la necesidad del momento.
En consecuencia, investigadores del Instituto de Tecnología Shibora de Japón desarrollaron un modelo predictivo utilizando IA capaz de generar mapas completos del riesgo de licuefacción del suelo. El estudio fue dirigido por el Prof. Shinya Inazumi e incluyó a la Sra. Arisa Katsumi y la Sra. Yuxin Kang. Sus hallazgos fueron publicados el 17 de julio de 2024 en la revista. Ciudades inteligentes.
Sobre su motivación para realizar esta investigación, el profesor Inazumi dice: “Nos sentimos motivados a realizar esta investigación cuando reconocimos la necesidad urgente de mejorar la resiliencia urbana a los terremotos, especialmente. Pero en áreas de rápida urbanización que son propensas a la actividad sísmica, hay Debilidades significativas en las evaluaciones de riesgos geotécnicos y las estrategias de planificación urbana actuales porque los métodos tradicionales para predecir la licuefacción del suelo a menudo están limitados por la velocidad de integración y análisis, lo que genera brechas en la preparación para emergencias y la gestión de riesgos, por lo que aprovechamos tecnologías avanzadas como la IA. para desarrollar modelos predictivos más dinámicos y precisos”.
De hecho, el profesor Anazumi y su grupo de investigación integraron técnicas avanzadas de aprendizaje automático con datos geotécnicos y geográficos para desarrollar este modelo predictivo. Luego aplicó con éxito el modelo a la planificación urbana y el desarrollo de infraestructura en Yokohama, Japón, un área particularmente notable por su extensa tierra recuperada y sus frecuentes inundaciones. Existe riesgo de erosión del suelo debido a la actividad sísmica.
En concreto, el modelo desarrollado utilizó una combinación de modelos de aprendizaje automático (como redes neuronales artificiales y árboles de decisión que aumentan el gradiente) para mejorar la precisión en la predicción del riesgo de licuefacción del suelo. Los investigadores lograron una alta precisión al clasificar suelos y predecir valores N (importantes para evaluar el riesgo de licuefacción del suelo). Validaron la eficacia del modelo frente a extensos datos de estudios geotécnicos.
“Una aplicación de nuestra investigación en el mundo real es la producción de mapas de peligros que pueden ayudar a los planificadores e ingenieros urbanos a visualizar e identificar áreas con alto riesgo de erosión del suelo”, dice el profesor Inazumi. “Además de fortalecer la planificación de la respuesta a emergencias, este enfoque impulsado por la IA también puede facilitar la participación y la educación de la comunidad al proporcionar información clara y accesible sobre las áreas de riesgo”, añade.
Por lo tanto, este estudio destaca el progreso transformador en la ingeniería geotécnica que incluye la integración de la IA en la predicción del peligro de licuefacción del suelo. Este nuevo enfoque sustenta los esfuerzos por la resiliencia urbana y la sostenibilidad relacionada.
