Mil veces más rápido: el truco matemático que podría salvar ciudades del próximo terremoto

El 6 de diciembre de 2025, un terremoto de magnitud 7.0 sacudió Alaska. Fue noticia, duró segundos y dejó su marca. Pero ese mismo día, en algún otro lugar del planeta, la tierra también tembló. Y al siguiente, también. Y al otro.

Los terremotos pasan mucho más seguido de lo que imaginamos. El Servicio Geológico de Estados Unidos calcula que hay unos 55 por día. Sí, por día. Eso da cerca de 20.000 por año. La mayoría son imperceptibles para nosotros, pero algunos, como el de Kamchatka en 2025 (magnitud 8.8), entran en el top ten de los más fuertes de la historia.

El problema no es solo el susto. Los terremotos destruyen edificios, parten rutas, paralizan economías. Un informe de 2023 del USGS y la FEMA estimó que los daños le cuestan a Estados Unidos unos 14.700 millones de dólares por año. Y la cuenta sube porque cada vez más gente vive en zonas donde el piso, literalmente, se mueve.

Si pudiéramos predecir cuándo y dónde va a venir el próximo, todo sería distinto. Pero todavía no podemos. Lo que sí podemos hacer es algo casi tan importante: entender cómo se comporta el suelo que pisamos.

Lo que esconde el piso

El subsuelo no es una masa uniforme. Hay capas de roca sólida, arena suelta, arcilla compacta. Cada material reacciona distinto cuando pasa una onda sísmica. El mismo terremoto, en dos lugares diferentes, puede sentirse como un leve vaivén o como una explosión.

El desafío es saber qué hay abajo sin tener que cavar hasta el centro de la Tierra. Para eso, los científicos usan una técnica llamada Inversión de Forma de Onda Completa. Suena complicado, pero la idea es más simple de lo que parece.

Funciona así: generan un terremoto virtual por computadora y ven cómo las ondas viajan a través del modelo de subsuelo que tienen. Después comparan esas ondas simuladas con las que registraron los sismógrafos en un terremoto real. Si no coinciden, ajustan el modelo. Lo repiten miles de veces. Cuando las ondas virtuales se parecen a las reales, el modelo del subsuelo también se parece a la realidad.

El problema es el tiempo. Cada simulación, con los métodos tradicionales, puede llevar horas, incluso en computadoras muy potentes. Y se necesitan miles para afinar un modelo. Para cuando terminan, el próximo terremoto ya pasó.

La genialidad de achicar el problema

Kathrin Smetana, profesora del Departamento de Ciencias Matemáticas del Instituto Tecnológico Stevens, trabajó con un equipo de sismólogos computacionales de las universidades de Utrecht y Twente, en Países Bajos, para resolver esa traba. Juntos encontraron una vuelta matemática que cambia las reglas del juego.

"Básicamente redujimos el tamaño del sistema que hay que resolver unas 1000 veces", explicó Smetana. Mil veces más chico, mil veces más rápido.

Lo lograron con una técnica llamada reducción de orden del modelo. En lugar de simular cada detalle del subsuelo una y otra vez, encontraron la forma de construir una versión simplificada que conserva lo esencial. Como si en lugar de dibujar un rostro con todos sus poros, hicieran una caricatura que capture los rasgos que importan: la forma de la nariz, la distancia entre los ojos, la curva de la sonrisa.

Con estas simulaciones ultrarrápidas, los investigadores pueden ajustar modelos del subsuelo en tiempo real. Eso significa que, ante un terremoto, podrían generar rápidamente mapas de cómo se va a comportar el suelo en distintas zonas de una ciudad. Saber dónde el temblor va a ser más fuerte permite priorizar evacuaciones, revisar códigos de construcción o decidir dónde no conviene edificar.

El mismo enfoque podría aplicarse a tsunamis. Cuando hay un terremoto submarino, las olas gigantes tardan al menos una hora en llegar a la costa. Ese tiempo, hoy, es una carrera contra el reloj. Con simulaciones más rápidas, podría ser una ventana para anticipar el impacto y organizar la respuesta.

Una advertencia necesaria

Smetana lo aclara, por las dudas: esto no significa que mañana vamos a saber dónde y cuándo va a temblar. La predicción de terremotos sigue siendo, por ahora, inalcanzable.

Pero conocer el subsuelo con precisión es el segundo mejor escenario. Permite evaluar el riesgo real de una zona. Ayuda a diseñar edificios más resistentes. Y le da a las ciudades información clave para prepararse.

"No hay forma de predecir los terremotos", dijo Smetana. "Pero nuestro trabajo puede ayudar a generar una imagen realista del subsuelo con mucho menos esfuerzo computacional. Eso hace que los modelos sean más prácticos y nos ayuda a ser más resilientes".

El próximo terremoto va a ocurrir. No sabemos cuándo, no sabemos dónde. Pero con herramientas como esta, tal vez podamos estar un poco más listos cuando llegue.

Referencia de la noticia

Rhys Hawkins, Muhammad Hamza Khalid, Matthias Schlottbom, Kathrin Smetana. Model Order Reduction for Seismic Applications. SIAM Journal on Scientific Computing