El Ingeniero Isaac Sáenz, docente de la carrera de Ingeniería Civil de la Universidad Autónoma del Perú, lidera el desarrollo de una innovadora metodología para la predicción de daños estructurales en tiempo real. Los ensayos son realizados en un prototipo de vivienda a escala, sometido a un sismo en la base. Este proyecto adquiere relevancia por la actual amenaza sísmica en Lima, Callao y zonas costeras de alto riesgo a un terremoto de magnitud 8 MW (momento de gran energía).
La metodología utiliza algoritmos de inteligencia artificial (IA) que procesan datos recolectados por el sensor de movimiento sísmico instalado en la edificación prototipo, así como resultados estructurales basados en las curvas de capacidad de muros de albañilería, generadas experimentalmente por el CISMID.
La identificación de elementos estructurales dañados luego de un movimiento sísmico, se realizan mediante un modelo nativo construido en el software japonés STERA 3D con un cálculo dinámico no lineal, y Python para el código de análisis.
Este proyecto basado en inteligencia artificial permite la detección visual en tiempo real de los niveles de daño estructural de una edificación tras un evento sísmico. A través de una representación cromática que refleja el grado de daño, el sistema propone, además, un plan de reforzamiento estructural como solución para mitigar los problemas identificados.
Con esta metodología de trabajo se busca prolongar la vida útil de las edificaciones para garantizar la seguridad de los habitantes y optimizar la integridad estructural de edificios sostenibles, reduciendo los costos a largo plazo.
