Design of a Seismological Database for REDNE

Hoy en día, con el rápido desarrollo de ciencias como la sismología y su generación masiva de datos, es necesario procesar eficazmente estas enormes cantidades de información para poder utilizarla en el desarrollo de aplicaciones con inteligencia artificial. Esta tesis describe el diseño y desarrollo de una base de datos sismológica basada en el modelo del Conjunto de Datos Sísmicos de Stanford (STEAD) para la Red Sismológica del Nororiente Colombiano (REDNE). El proyecto tiene como objetivo el diseño de una base de datos que almacena y organiza los metadatos de eventos sismológicos y de ruido; además, procesa y analiza automáticamente trazas sísmicas para garantizar el crecimiento futuro y la robustez del conjunto de datos, y así poder entrenar modelos de aprendizaje automático. La metodología incluye el procesamiento de trazas en formato MiniSEED (mseed). Se creó un pipeline basado en Jupyter para el preprocesamiento de señales y se aplicó el algoritmo STA/LTA para detectar y recortar eventos sísmicos. Para el almacenamiento, se adoptó un enfoque NoSQL y se utilizó MongoDB, aplicando patrones de diseño basados en atributos y control de versiones con el fin de que el sistema fuera escalable y flexible. Esto se integró en un conjunto de datos local con eventos sismológicos y registros de ruido, junto con una base de datos de metadatos en un formato estandarizado internacionalmente. Este sistema no solo optimiza la gestión de la información, sino que también ofrece una infraestructura sólida para el análisis avanzado de la sismicidad local, nacional e internacional.