La sismicidad en el noroeste de México está dominada por la interacción entre la placa Norteamericana y la placa del Pacífico, lo que resulta en una actividad sísmica continua en el estado de Baja California. El 22 de noviembre de 2022, un terremoto de magnitud Mw 6.1 ocurrió en las costas del Pacífico, cerca de la ciudad de San Quintín. Este evento se asoció con la falla de San Isidro, ubicada en la parte sur del Sistema de Fallas de San Clemente. Históricamente, solo se ha registrado un terremoto de magnitud mayor a 6 en esta zona, ocurrido en 1954. El terremoto de 2022 generó una importante secuencia de réplicas, la cual no había sido completamente caracterizada debido a la baja cobertura de estaciones sísmicas en la zona. Para estudiar este problema, se aplicaron técnicas de inteligencia artificial, que han demostrado ser eficaces, e incluso superiores en algunos casos, a los métodos tradicionales para la identificación de fases sísmicas. Este trabajo utilizó técnicas de detección avanzadas para construir un catálogo detallado de la secuencia sísmica ocurrida entre 2022 y 2023, con el objetivo de mejorar la comprensión de las fallas activas y de la sismicidad en la región. Se aplicaron herramientas como Earthquake Transformer y PhaseNet, Seisbench, PyOcto y NonLinLoc para la identificación de fases sísmicas, la asociación de eventos y la relocalización de las fuentes sísmicas. Se emplearon tres modelos de picking basados en aprendizaje profundo (Earthquake Transformer, PhaseNet y PhaseNet-STEAD), cuyos resultados se asociaron con PyOcto y posteriormente localizados con el programa NonLinLoc. A partir de esta metodología se obtuvieron los catálogos EQT y PHN, que registran hasta un 420\% más eventos que el catálogo de la RESNOM elaborado con métodos tradicionales. Los nuevos catálogos muestran una reducción clara en la magnitud de completitud y permiten identificar más claramente patrones de réplicas sobre fallas diferentes a la falla principal aparente (réplicas off-fault). 
Aunque la principal limitación corresponde a la resolución en profundidad, condicionada por el modelo de velocidades 1D y la disposición de la red instrumental, los resultados demuestran que las herramientas de inteligencia artificial son una alternativa eficaz para mejorar la detección, asociación y localización de sismos en regiones con baja densidad de estaciones. 

Seismic activity in northwestern Mexico is dominated by the interaction between the North American Plate and the Pacific Plate, resulting in continuous seismic activity in the state of Baja California. On November 22, 2022, a magnitude Mw 6.1 earthquake occurred off the Pacific coast, near the city of San Quintín. This event was associated with the San Isidro fault, located in the southern part of the San Clemente Fault System. Historically, only one earthquake with a magnitude greater than 6 has been recorded in this area, occurring in 1954. The 2022 earthquake generated a significant sequence of aftershocks, which had not been fully characterized due to the low coverage of seismic stations in the area. To address this problem, artificial intelligence techniques were applied, which have proven to be effective, and even superior in some cases, to traditional methods for identifying seismic phases.
This study used advanced detection techniques to build a detailed catalog of the seismic sequence that occurred between 2022 and 2023, with the aim of improving understanding of active faults and seismicity in the region. Tools such as Earthquake Transformer and PhaseNet, Seisbench, PyOcto, and NonLinLoc were applied for seismic phase identification, event association, and seismic source relocation. Three deep learning-based picking models (Earthquake Transformer, PhaseNet, and PhaseNet-STEAD) were used, whose results were associated with PyOcto and subsequently located with the NonLinLoc program. This methodology yielded the EQT and PHN catalogs, which record up to 420\% more events than the RESNOM catalog compiled using traditional methods. The new catalogs show a clear reduction in the magnitude of completeness and allow a clearer identificiation of aftershock patterns along faults other than the apparent main fault (off-fault aftershocks). 
Although the main limitation is depth resolution, which is conditioned by the 1D velocity model and the layout of the instrumental network, the results demonstrate that artificial intelligence tools are an effective alternative for improving the detection, association, and location of earthquakes in regions with low station density.