Ciudad de México, 16 jul. (AMEXI).- Investigadores de la UNAM utilizan sistemas de Inteligencia Artificial (IA) en el monitoreo de la actividad sísmica del volcán Popocatépetl, lo cual servirá para la toma de decisiones de Protección Civil y de los gobiernos en las acciones de salvaguarda de la población.
Vulcanólogos lograron imágenes precisas del interior del volcán utilizando esta técnica y la interferometría sísmica, que usa el ruido sísmico ambiental.
Con el entrenamiento de IA observan hasta 10 kilómetros de profundidad del Popocatépetl y la información servirá para mejorar los modelos que explican cómo funciona el volcán, sostuvieron Marco Calo, investigador en el departamento de Vulcanología del Instituto de Geofísica, y las doctorantes Leonarda I. Esquivel Mendiola y Karina Bernal Manzanilla, de acuerdo con un comunicado de la UNAM.
El proceso mejora la rapidez en la adquisición de datos y cuenta con tecnología de punta para revisar los movimientos sísmicos, de gases, acústicos, magnéticos, de ceniza, de la deformación, inclusive se da seguimiento con imágenes satelitales y cámaras fijas diurnas y nocturnas; además de que se obtienen imágenes del interior del volcán con una resolución inédita.
Los métodos
Los métodos utilizados en el Popo, uno de los volcanes más monitoreados en el mundo por la cercanía con la Ciudad de México, Puebla y el Estado de México, son similares a las técnicas de radiografía médica, con imagen de la estructura interna a partir de cambios en las velocidades de ondas sísmicas con interferometría sísmica, que usa el ruido sísmico ambiental.
Además, se monitorean señales de los pequeños temblores que ocurren dentro y se espera complementar la tomografía de ruido ambiente que actualmente realizan de su interior. Anteriormente se estudiaba la sismicidad vinculada, principalmente, a la parte central del volcán, pero se carecía de imágenes de lo que podría ser el contraste con los alrededores y esto es lo que se hace con los métodos utilizados.
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Los desafíos de los investigadores
“Uno de los principales desafíos que tienen los investigadores del IGF es mejorar la rapidez en la adquisición de datos, pues actualmente laboran con los registros póstumos y si bien, en el caso de la implementación de la IA se puede procesar un mes de datos en una hora, el objetivo es aprovecharlo en tiempo real”.
Esquivel Mendiola dijo, por su parte, que se tiene una imagen del edificio completo del volcán, de la estructura horizontal y de la profundidad. El entrenamiento de IA aplica para identificar, diferenciar y reconocer distintos tipos de temblores, elaborar una nueva tomografía para centrarnos en el área somera y tener mayor resolución y detalle de las estructuras dentro.
En 2018, Marco Calo ayudó a desarrollar la actual red de monitoreo en el Centro Nacional de Prevención de Desastres (Cenapred), y en 2019 instaló una red de ocho estaciones adicionales gestionadas por el departamento de vulcanología del IGF.
Al comparar los resultados de enero de 2019 a marzo de 2023 obtenidos con este sistema y el monitoreo del Cenapred, los expertos han encontrado que la IA logra en gran medida identificar la sismicidad en los reportes oficiales, incluso hallar nuevos eventos que tal vez ha sido muy difícil identificar con una simple revisión manual.
Se espera que en el futuro se pueda integrar el trabajo del sistema de IA, para el monitoreo del volcán, mejorar la localización de la actividad sísmica y complementar los reportes manuales con la ayuda de la IA, así como coadyuvar al desarrollo de sistemas de monitoreo más eficientes y confiables.
