El Instituto de Geofísica (IGf) de la UNAM desarrolló una innovadora metodología para estudiar el interior del volcán Popocatépetl, mediante inteligencia artificial (IA), sismología avanzada y expediciones a más de 4 mil 200 metros de altitud, informó la Universidad Nacional Autónoma de México en un comunicado.
“Lo que hacemos es, literalmente, generar una radiografía de su interior, pero tridimensional. Esto representa una ventaja porque así podemos girar al Popo y observar cómo se propagan las ondas sísmicas dentro de él”, explicó Marco Calò, investigador del IGf y líder del proyecto.
De acuerdo con la UNAM, este modelo permitirá comprender mejor la estructura interna del volcán, identificar cámaras magmáticas y mejorar los trabajos de monitoreo y prevención. Además, servirá como base para anticipar futuros episodios eruptivos.
La Universidad indicó que el proyecto ha estado en marcha desde 2019, con el uso de 18 estaciones sísmicas desplegadas en la zona, de las cuales ocho fueron instaladas por el propio equipo. Estos instrumentos registran al menos 100 mediciones por segundo, generando grandes volúmenes de datos que se procesan automáticamente mediante inteligencia artificial.
“Antes se analizaba todo de forma manual. Hoy, con la IA, podemos trabajar un año de datos, de todas las estaciones, en tres horas”, detalló Karina Bernal, alumna del Posgrado de Ciencias de la Tierra.
Según la UNAM, Bernal optimizó un sistema capaz de detectar y clasificar distintos tipos de sismos asociados al movimiento del magma.
Es como enseñarle a la computadora a reconocer si una señal sísmica se debe a una roca rota o al paso de una burbuja de gas en el magma.
El modelo tridimensional permitió detectar estructuras internas interconectadas, como regiones de acumulación de magma o posibles conductos de ascenso. Esto se logra mediante la observación de cómo viajan las ondas sísmicas: más rápido en rocas duras y más lento en zonas blandas o con magma.
Entre los avances técnicos, la UNAM destacó la posibilidad de desarrollar tomografías en 4D, es decir, modelos tridimensionales que varían en el tiempo. Para ello, es fundamental contar primero con un modelo detallado y confiable como el que ya se obtuvo.
El trabajo de campo para instalar y mantener los equipos implicó complejas expediciones en condiciones extremas. “Por tratarse de un volcán activo con posibles manifestaciones violentas, las expediciones se realizan en condiciones extremas. Para lograr esto se requiere conocimiento técnico, preparación física y una logística compleja”, aseguró Marco Calò.
El comunicado también destaca el trabajo de Leonarda Isabel Esquivel Mendiola, egresada del Posgrado en Ciencias de la Tierra, quien generó una tomografía sísmica del volcán con los registros de las estaciones. “Con los datos geofísicos, sismológicos y geológicos obtenidos, podemos conocer mejor cómo se da la dinámica dentro del volcán y, con esto, brindarle una mejor información a las autoridades que se dedican a la toma de decisiones ante su actividad”, afirmó Esquivel.
Por su parte, Nizar Karim Uribe, estudiante de la Facultad de Ingeniería, explicó que el mantenimiento de las estaciones requiere equipos técnicos y logística especializada. “Revisamos las estaciones Golondrinas SP08, SP10 y SP11. Aquí se guardan 100 muestras por segundo y para ello se necesita una gran capacidad de almacenamiento”, señaló.
La UNAM subrayó que este tipo de estudios contribuye directamente a la protección civil. “Podríamos saber si el magma está subiendo por un conducto lateral y ampliar el radio de evacuación. Esto no lo decide la inteligencia artificial, pero sí nos da información clave para actuar”, puntualizó Marco Calò.
La UNAM celebró que este trabajo es pionero en México. “Somos pioneros en México y competimos a nivel internacional”, concluyeron los especialistas. El siguiente paso será incorporar datos sísmicos actualizados y refinar el mapa interno del volcán.
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