El Instituto Geofísico del Perú (IGP) presentará el Sistema de Alerta Sísmica Peruano (SASPe) en el marco de las actividades de la feria “Perú con Ciencia”, la cual es organizada por Concytec y la Municipalidad Metropolitana de Lima durante la Semana Nacional de la Ciencia. El evento se realizará los días 11, 12 y 13 de noviembre … Leer más
El Instituto Geofísico del Perú (IGP), organismo adscrito al Ministerio del Ambiente (Minam), precisa que no existen los desastres naturales, ya que, al momento de ocurrir un evento sísmico, la pérdida de vidas humanas y daños materiales en infraestructuras solo se produce por el colapso de viviendas u obras mal construidas, ya sea porque estas se edificaron con materiales inadecuados o por el tipo de suelo sobre el cual se construyeron.
El Indeci, con motivo del Simulacro Familiar Multipeligro, realizará el miércoles 13 de octubre, a partir de las 8:00 p.m. en el parque Pedro Ruiz Gallo de Lince, la instalación de la primera sirena del Sistema de Alerta Sísmica Peruano (SASPe), el cual es un proyecto de envergadura nacional, que permitirá alertar a la población ante un sismo igual o mayor a 6.0 Mw (Magnitud de momento).
LIMA. El Instituto Geofísico del Perú (IGP), institución adscrita al Ministerio de Ambiente, expondrá entre el 21 y 25 de junio sobre la labor y aportes científicos que realiza en los ámbitos de la sismología, la vulcanología y el desarrollo de radares, durante la Semana de la Innovación que organiza el Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (Concytec).
La historia sísmica del Perú registra más de 140 terremotos de considerable y gran magnitud, 15 de ellos por encima de los M8 y otros 20 entre los M7.5 y M7.9, que han dejado miles de muertes y destrucción a su paso, informó el Instituto Geofísico del Perú (IGP), entidad adscrita al Ministerio del Ambiente.
La Inteligencia artificial (IA) es la rama de las ciencias de la computación que se encarga de simular la inteligencia de la naturaleza o de los humanos en las máquinas, a partir de modelos de Machine Learning cuando el hombre participa en la extracción de características para reconocer patrones, o de Deep Learning cuando la propia máquina extrae las características.