Aplicación de inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para la evaluación de la susceptibilidad por movimientos en masa

Abstract

Los movimientos en masa son uno de los fenómenos de origen natural con mayores pérdidas humanas y económicas alrededor del mundo, por lo que la evaluación de la susceptibilidad y amenaza es una herramienta fundamental para la ordenación de territorios. Existe en la reciente literatura una amplia gama de algoritmos de Inteligencia Artificial con aproximaciones diversas para evaluar y zonificar la susceptibilidad por movimiento en masa. En el presente estudio se implementaron diferentes algoritmos de Aprendizaje Automático para la cuenca de la quebrada La Miel, en los Andes colombianos, con el objetivo de evaluar el desempeño y la capacidad de predicción entre los diferentes modelos. Los resultados obtenidos para este caso de estudio arrojan que los modelos ensamblados tipo boosting presentan los mejores valores en términos de desempeño y capacidad de predicción, contrastando con los modelos paramétricos lineales y señalando las limitaciones de éstos en la modelización de problemas complejos, como los movimientos en masa.