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19/08/2020
Fundación Linux, Grillo e IBM anuncian nuevo proyecto de código abierto de alerta temprana de terremotos

La Fundación Linux, la organización sin fines de lucro que permite la innovación masiva a través del código abierto, anunció que albergará el proyecto OpenEEW de Grillo en colaboración con IBM para acelerar la estandarización y el despliegue de sistemas de alerta temprana de terremotos. (EEW) para la preparación para terremotos en todo el mundo.

El proyecto incluye los componentes centrales del sistema Grillo EEW compuesto por capacidades integradas para detectar y analizar terremotos, así como alertar a las comunidades. OpenEEW fue creado por Grillo con el apoyo de IBM, USAID, la Fundación Clinton y Arrow Electronics.

Los terremotos suelen tener las consecuencias más graves en los países en desarrollo, debido en parte a problemas de construcción e infraestructura. Las alertas oportunas tienen el potencial de ayudar a salvar vidas en las comunidades donde los terremotos representan la mayor amenaza. Los sistemas EEW brindan alertas públicas en países como México, Japón, Corea del Sur y Taiwán, pero casi tres mil millones de personas en todo el mundo viven con la amenaza de un terremoto y no tienen acceso a sistemas nacionales, que pueden costar más de mil millones de dólares.

OpenEEW quiere ayudar a reducir los costos de los sistemas EEW, acelerar sus implementaciones en todo el mundo y tiene el potencial de salvar muchas vidas. “El proyecto OpenEEW representa lo mejor en tecnología y en código abierto”, comentó Mike Dolan, Vicepresidente Senior y Director General de Proyectos de la Fundación Linux.

“Nos complace poder albergar y respaldar un proyecto y una comunidad tan importantes en la Fundación Linux. La comunidad de código abierto puede permitir un rápido desarrollo y despliegue de estos sistemas críticos en todo el mundo”, agregó.

El proyecto OpenEEW incluye varios componentes básicos de IoT: hardware y firmware de sensores que pueden detectar y transmitir rápidamente el movimiento del suelo; sistemas de detección en tiempo real que se pueden implementar en varias plataformas, desde un clúster de Kubernetes hasta una Raspberry Pi; y aplicaciones que permiten a los usuarios recibir alertas en dispositivos de hardware, wearables o aplicaciones móviles lo más rápido posible. La comunidad de código abierto tiene como objetivo ayudar a avanzar en la tecnología de terremotos contribuyendo a las tres capacidades tecnológicas integradas de OpenEEW: implementación de sensores, detección de terremotos y envío de alertas.

“Durante años hemos visto que los EEW solo han sido posibles con un financiamiento gubernamental muy significativo, debido al costo de la infraestructura dedicada y el desarrollo de algoritmos. Esperamos que OpenEEW reduzca estas barreras y trabaje hacia un futuro en el que todos los que viven en áreas sísmicamente activas puedan sentirse seguros”, agregó Andres Meira, Fundador de Grillo.

IBM y The Linux Foundation tienen una rica historia de implementación de proyectos que fundamentalmente hacen cambios y progresan en la sociedad a través de la innovación, y siguen comprometidos durante Covid-19. El ganador del Call for Code Global Challenge 2018 , Project Owl, contribuyó con el firmware de su dispositivo IoT en marzo de 2020 como el Protocolo ClusterDuck, y ahora, OpenEEW de Grillo es el proyecto más reciente en ser de código abierto para las comunidades que más lo necesitan.

Originalmente conectado a Grillo a través de la Fundación Clinton en una convocatoria de la Red de Acción de la Iniciativa Global Clinton (CGI), IBM ahora está desempeñando un papel apoyando a Grillo al agregar la tecnología de terremotos OpenEEW en el proceso de implementación de Call for Code respaldado por The Linux Foundation.

IBM ha desplegado un conjunto de seis hardware de sensores de terremotos de Grillo y está realizando pruebas en Puerto Rico, complementando las herramientas de Grillo con un nuevo tablero Node-RED para visualizar las lecturas. IBM también está ampliando una versión de software Docker del componente de detección que se puede implementar en Kubernetes y Red Hat OpenShift en IBM Cloud.

“IBM está encantado de seguir colaborando con Grillo y contribuir al nuevo proyecto OpenEEW de código abierto con la Fundación Linux”, aseveró Daniel Krook, Director de Tecnología de Call for Code. “La tecnología Grillo tiene el potencial de ayudar a salvar vidas, que es precisamente el tipo de innovación que buscamos en los proyectos de Call for Code. Esta es una gran oportunidad para que la comunidad de desarrolladores nos ayude a mejorar el software, el hardware y la red global como un proyecto de código abierto”, señaló.

Los sensores Grillo han generado más de 1 TB de datos desde 2017 en México, Chile, Puerto Rico y Costa Rica, incluida información de grandes terremotos de magnitudes 6 y 7. Investigadores de la Universidad de Harvard y la Universidad de Oregon ya están trabajando con estos datos, que permitirá nuevos métodos de detección y caracterización de terremotos mediante aprendizaje automático.

“Comprender el terreno sobre el que se construye la Ciudad de México es una faceta importante de los peligros sísmicos. Con el apoyo del Centro David Rockefeller de Estudios Latinoamericanos de la Universidad de Harvard y la Fundación David y Lucile Packard, estamos trabajando con Grillo para implementar una densa red de sensores en la Ciudad de México y analizar el comportamiento sísmico y la sismicidad local debajo de la antigua cuenca del lago. Nuestra colaboración también permite el desarrollo de software de código abierto para la próxima generación de sismología en la nube”, precisó el profesor de Harvard Maine Denolle.

El objetivo principal del proyecto es alentar a una variedad de personas (creadores de datos, científicos de datos, empresarios, sismólogos) a construir EEW en lugares como Nepal, Nueva Zelanda, Ecuador y otras regiones sísmicas. Esta comunidad también puede contribuir a OpenEEW avanzando en el diseño del hardware del sensor, mejorando la detección y caracterización de terremotos a través del aprendizaje automático y creando nuevos métodos para enviar alertas a los ciudadanos.

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