El cambio climático, caracterizado por un aumento en la frecuencia e intensidad de eventos climáticos extremos, está ejerciendo una presión cada vez mayor sobre la estabilidad de taludes a nivel global. Los taludes, tanto naturales como construidos, son sistemas geotécnicos complejos que interactúan de manera dinámica con su entorno. Los eventos extremos, como sequías prolongadas y lluvias torrenciales, alteran significativamente las condiciones hidrogeológicas y geomecánicas de los taludes, incrementando así el riesgo de fallas catastróficas.

La elevación del nivel del mar, un efecto directo del cambio climático, representa una amenaza creciente para las zonas costeras a nivel global. La erosión costera, la inundación y la salinización de acuíferos son algunos de los impactos más evidentes y perjudiciales. Ante este escenario, la ingeniería geotécnica desempeña un papel fundamental en el desarrollo de soluciones para proteger las costas y las infraestructuras costeras.

La caracterización de suelos es un aspecto fundamental en la ingeniería geotécnica, ya que proporciona la información necesaria para el diseño y construcción de obras civiles. Tradicionalmente, esta tarea se ha llevado a cabo mediante ensayos de laboratorio y métodos de campo, los cuales son laboriosos y pueden resultar costosos. En los últimos años, el avance de las técnicas de aprendizaje automático ha abierto nuevas posibilidades para mejorar la precisión y eficiencia en la clasificación de suelos.

La geotecnia, disciplina que estudia las propiedades y el comportamiento del suelo y las rocas, ha experimentado una transformación significativa con la irrupción de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA). Estas tecnologías disruptivas han abierto nuevas vías para abordar problemas complejos, optimizar procesos y mejorar la precisión en la toma de decisiones en proyectos de ingeniería civil.

La geotecnia, disciplina fundamental en la ingeniería civil encargada del estudio del comportamiento de los materiales terrestres, ha experimentado una transformación significativa gracias a la integración de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA). En particular, el modelamiento geotécnico predictivo mediante redes neuronales ha emergido como una herramienta poderosa para abordar problemas complejos y mejorar la toma de decisiones en proyectos de ingeniería civil.

La geotecnia, disciplina fundamental en la ingeniería civil y la gestión de recursos naturales, se ocupa del estudio de las propiedades mecánicas, hidráulicas e ingenieriles de los materiales terrestres. Tradicionalmente, la caracterización y predicción del comportamiento del suelo y las rocas se ha basado en métodos de ensayo de laboratorio y ensayos de campo, que pueden ser costosos, lentos y, en ocasiones, destructivos. Sin embargo, el advenimiento de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA), junto con el desarrollo de técnicas de visión por computadora, ha abierto un nuevo horizonte de posibilidades para la automatización y optimización de los procesos de análisis en geotecnia.

La geotecnia, como disciplina encargada del estudio del comportamiento de los suelos y las rocas en el ámbito de la ingeniería, se enfrenta a la necesidad constante de optimizar diseños para garantizar la seguridad, funcionalidad y economía de las obras. Tradicionalmente, la optimización de diseños geotécnicos se ha basado en métodos de prueba y error, análisis de sensibilidad y optimización paramétrica, que pueden ser computacionalmente costosos y no siempre garantizan la obtención de la solución óptima global. En las últimas décadas, la aplicación de Algoritmos Genéticos (AGs), una técnica de optimización inspirada en la evolución biológica, ha emergido como una alternativa prometedora para abordar este desafío.

La geotecnia, disciplina fundamental en la ingeniería civil y la gestión de recursos naturales, se enfrenta a desafíos constantes en el diagnóstico y monitoreo del comportamiento de suelos y rocas, así como en la evaluación de riesgos geológicos y la integridad de infraestructuras. Tradicionalmente, estos procesos se han basado en métodos de inspección visual, ensayos de laboratorio y mediciones in situ, que pueden ser costosos, lentos y, en ocasiones, limitados en su capacidad para capturar la complejidad y variabilidad de los fenómenos geotécnicos.

Las fallas geológicas, discontinuidades en la corteza terrestre a lo largo de las cuales se ha producido un desplazamiento relativo de los bloques rocosos, representan un elemento crucial en la comprensión de la estructura y evolución de nuestro planeta. Su estudio no solo es fundamental para la geología, sino que también tiene implicaciones significativas en disciplinas como la geotecnia, la geomecánica, la hidrología y la ingeniería civil.

Este artículo técnico se adentra en la clasificación y caracterización de los diferentes tipos de fallas geológicas, proporcionando una visión detallada de su geometría, cinemática y génesis. Además, se abordarán las implicaciones prácticas de estas estructuras en el ámbito de la ingeniería, con especial énfasis en la estabilidad de taludes, la cimentación de estructuras y la gestión de recursos hídricos.

El Índice de Calidad de Roca (RQD) es un parámetro fundamental en la caracterización geomecánica de macizos rocosos, utilizado para evaluar el grado de fracturación y la calidad del macizo. Este artículo técnico presenta un análisis exhaustivo del RQD, abordando su historia, metodología de cálculo, limitaciones, aplicaciones y su relación con otras clasificaciones geomecánicas. Se discuten las ventajas y desventajas de su uso, así como las últimas investigaciones y avances en la materia.