Viết tiếp cho đoạn này - Khung tính toán độc đáo được phát triển bởi Lapusta và các cộng tác viên đã cung cấp những hiểu biết chuyển đổi về bản chất của các quá trình động đất và trượt lỗi qua quy mô. Mô hình có thể dự đoán hành vi địa chấn (tốc độ nhanh) và không địa chấn (chậm). Cô đã sử dụng mô hình này để mô phỏng các hành vi lỗi khác nhau, bao gồm hạt nhân động đất, trượt sau động đất và biến dạng liên địa chấn. Sử dụng một mô hình duy nhất để mô phỏng tất cả các hành vi lỗi đã cho phép Lapusta và cộng sự chứng minh rằng trong một trận động đất, các vùng được cho là ổn định cư xử khác nhau khi bị thâm nhập bởi các vết nứt động đất, và trên thực tế có thể góp phần tạo ra các trận động đất lớn thông qua suy yếu động lực. Mô hình của cô có thể tái tạo một cách chất lượng trận động đất Tōhoku năm 2011. khám phá vai trò quan trọng của các quá trình ma sát và thủy lực quy mô nhỏ và chỉ ra các tương tác phản hồi phức tạp giữa trượt vỡ, ma sát và các tính chất thủy lực khác nhau có thể thay đổi chất lượng và số lượng phản ứng vỡ từ những gì có thể được suy ra từ các thí nghiệm quy mô nhỏ. Công việc của Lapusta về các trận động đất nhỏ lặp lại, tương tác của trượt địa chấn và không địa chấn trong các cấu trúc vỡ phức tạp và suy yếu động lực có thể kiểm soát kích thước cuối cùng của một trận động đất sau khi nhân hóa, đã chứng minh tầm quan trọng của mô hình hóa cơ học nghiêm ngặt của các quá trình động đất, và điều này có thể rất thông tin cho các tính toán rủi ro địa chấn, đặc biệt khi dữ liệu khan hiếm như trường hợp của các trận động đất lớn. Ví dụ, Lapusta đã nghiên cứu các khu vực rộng lớn của sự trôi dạt aseismic sau trận động đất năm 2007 ở Peru
, có thể hoạt động để giảm nguy cơ địa chấn trong một khu vực cụ thể. Công việc tính toán của cô cũng bao gồm sử dụng các công cụ đảo ngược xác suất để hiểu sóng thần được tạo ra trong các trận động đất khu vực ngầm trong các rãnh đại dương sâu ở Nhật Bản và Chile.