La UNAM ha logrado conocer el interior del volcán Popocatépetl.
Gracias al uso de inteligencia artificial, un equipo de investigadores obtuvo una "radiografía" que permite entender mejor cómo viajan las ondas sísmicas dentro de él.
El estudio, publicado en la revista Science Direct y dirigido por Marco Calò, investigador del Instituto de Geofísica de la UNAM, busca comprender la estructura interna del volcán.
El proyecto también pretende entender mejor el funcionamiento de las cámaras magmáticas, con el objetivo de optimizar el monitoreo, la prevención de desastres e incluso anticipar futuras erupciones.
{"videoId":"x9neiqg","autoplay":true,"title":"Este celular Huawei cambia la tecnología móvil para siempre.
", "tag":"Huawei", "duration":"74"} La IA como sismólogo del "Popo"Este proyecto data de 2019.
Desde entonces, los universitarios utilizan 18 estaciones sísmicas desplegadas en el volcán, ocho de las cuales fueron instaladas por el propio grupo.
Estas complementan la red del Centro Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED) y registran al menos 100 mediciones por segundo, lo que genera una gran cantidad de datos.
Toda esta información, que antes se analizaba de forma manual, ahora se procesa de manera más rápida y eficiente gracias a la inteligencia artificial, explica Karina Bernal, alumna del Posgrado en Ciencias de la Tierra de la UNAM.
Un sistema optimizado por ella permite que un año de datos se analice en apenas tres horas.
El programa detecta y clasifica los sismos provocados por el movimiento del magma y es capaz de reconocer si la señal proviene de una roca rota o de una burbuja de gas.
Gracias a este análisis, se pudieron detectar estructuras internas conectadas, como posibles puntos de acumulación de magma o conductos de ascenso.
Estas se identifican por la forma en que las ondas sísmicas viajan a través del subsuelo: más rápido en rocas duras y más lento en regiones con magma o material blando.
Esta información, indica el comunicado, se podrá utilizar para construir tomografías en 4D, es decir, modelos tridimensionales que cambian con el tiempo.
Estos modelos permitirían, por ejemplo, anticipar un aumento en la actividad volcánica si se detecta que un cuerpo de magma se mueve hacia la superficie.
Para ello, es indispensable tener un modelo de referencia detallado y fiable.
El reto de investigar en un volcán activoPara obtener este modelo 3D, el equipo enfrentó varios retos, como la instalación, mantenimiento y recuperación de los instrumentos.
Según relatan, la labor implicaba un recorrido de madrugada rumbo a Amecameca, Estado de México, para luego dirigirse al Parque Nacional Izta-Popo.
Después, realizaban una caminata de aproximadamente 20 kilómetros a más de 4,200 metros de altura, en ocasiones con mochilas de más de 20 kilos.
Según el investigador, las expediciones se realizaban en condiciones extremas, pues el Popocatépetl es un volcán activo con posibles manifestaciones violentas.
Esto requiere conocimiento técnico y preparación física del personal, además de una logística compleja para planear las actividades con el menor riesgo posible.
Karina Bernal respalda esta idea y señala que, aunque la IA agiliza el análisis de información, no reemplaza a los científicos, pues son ellos quienes entrenan al modelo, validan los resultados e interpretan lo documentado.
De acuerdo con Calò, este tipo de estudios tiene un impacto directo en la gestión de la protección civil.
Con mejor información sobre la actividad del volcán, se pueden tomar decisiones más acertadas sobre los niveles de alerta, las evacuaciones o la determinación de zonas de riesgo.
Si bien la IA no toma la decisión, sí proporciona datos clave para actuar en consecuencia.
Además, el equipo de Calò señala que, si bien existen trabajos similares en volcanes de otros países, su estudio es el primero de este tipo hecho en el "Popo" con ayuda de la inteligencia artificial.
Esto los posiciona como pioneros en México y los coloca en el mapa internacional.
Los trabajos continuarán con la integración de datos sísmicos actualizados, con el objetivo de refinar el mapa ya obtenido.
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