Investigadores del Instituto de Geofísica (IGF) de la UNAM están entrenando un sistema de inteligencia artificial (IA) para identificar señales sísmicas dentro del volcán Popocatépetl. Este esfuerzo busca complementar la tomografía de ruido ambiental que ya realizan. Marco Calo, junto con las doctorantes Leonarda I. Esquivel Mendiola y Karina Bernal Manzanilla, explicaron que la red de instrumentos sísmicos alrededor del volcán les permite obtener imágenes internas con una resolución sin precedentes.
El equipo usa dos métodos: la interferometría sísmica, que utiliza el ruido sísmico ambiental, y el monitoreo de pequeños temblores dentro del volcán mediante IA. La información recabada ayudará a mejorar los modelos que explican el funcionamiento del Popocatépetl y a apoyar a Protección Civil y a los gobiernos en la toma de decisiones para proteger a la población.
La actual red sísmica de monitoreo, mejorada en 2018 y con ocho estaciones adicionales instaladas en 2019, permite obtener imágenes de la estructura interna del volcán hasta 10 kilómetros de profundidad. Estas imágenes revelan la sismicidad y anomalías, indicando cómo las ondas sísmicas se propagan a diferentes velocidades dentro del volcán.
Los investigadores han encontrado que el material magmático se mueve a través de distintos conductos entre las fracturas de las rocas, en lugar de estar contenido en una única cámara magmática. Bernal Manzanilla está entrenando un sistema de IA para diferenciar y reconocer distintos tipos de temblores dentro del volcán, mejorando la resolución de las imágenes de las áreas someras.
Comparando los resultados de este sistema con el monitoreo del CENAPRED, los expertos encontraron que la IA puede identificar la sismicidad en los reportes oficiales y descubrir nuevos eventos difíciles de detectar manualmente. Este avance permitirá un monitoreo más detallado y en tiempo real del volcán, mejorando la capacidad de respuesta ante posibles erupciones.
Fuente: Imagen Agropecuaria