Este articulo presenta un modelo generalizado de toma de decisiones basado en el uso de Redes Bayesianas, el cual ha sido formulado para mejorar la definición dele estado de Riesgo, bajo condiciones cambiantes de evidencia (i.e. observaciones experimentales, complejidad del modelo predictivo, y experiencia del analista ) . Tres descripciones básicas se han incluido para su implementación a saber: el caso de un sistema geo-mecánico acoplado multi-físico y multi-escala, el caso de un sistema de monitoreo de alerta temprana, y el caso de la caracterización integral de sitio ( geológica, geofísica y geotécnica ) . El objetivo es introducir una formulación mejorada del estado de Riesgo al combinar probabilidad y causalidad, la cual pueda traducirse en una mejor evaluación de seguridad, con un manejo optimo de recursos, y con un impacto social, ambiental y económico aceptables. Sin embargo, a pesar de contar con métodos teóricos y de computo avanzados para implementar un modelo de toma de decisiones complejo, se observa que aun se requiere mejorar la formación del analista de Riesgo en los aspectos fundamentales de la formulación e interpretación Bayesiana. Con este propósito, se presentan tres casos sencillos donde se ilustra la aplicación del paradigma Bayesiano a la luz de un numero de supuestos básicos que el autor sugiere deben considerarse a-priori.
14 noviembre, 2012La SMIG cuenta con un acervo de publicaciones impresas que puedes consultar en la biblioteca de su casa sede (previa cita) o adquirir en su tienda en línea.