Con el objetivo de entender la estructura interna del volcán Popocatépetl para resolver interrogantes como la existencia de cámaras magmáticas y optimizar labores tanto de monitoreo como de prevención de desastres, especialistas del Instituto de Geofísica (IGf) de la UNAM construyeron el primer modelo tridimensional de sus entrañas con apoyo de la inteligencia artificial.
“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”, explica Marco Calò, investigador líder del proyecto del IGf.
El equipo que desarrolla este proyecto trabaja desde 2019 empleando 18 estaciones símicas desplegadas en el volcán que registran, por lo menos, 100 mediciones por segundo, lo que se traduce en una inmensa cantidad de datos; declaran que antes todo se analizaba de forma manual, pero ahora con el apoyo de la IA se puede trabajar una año de datos de todas las estaciones en tres horas.
Durante sus estudios, Karina Bernal, alumna del Posgrado de Ciencias de la Tierra de la UNAM, optimizó un sistema que detecta y clasifica, de forma automática, distintos tipos de sismos asociados al movimiento magmático. “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”.
Este desarrollo permitió detectar estructuras internas interconectadas, como posibles regiones de acumulación de magma o conductos de ascenso. Las anomalías se identifican por cómo las ondas sísmicas viajan a través del subsuelo: más rápido en rocas duras, más lento en zonas con magma o material blando.
Una de las innovaciones es la posibilidad de construir, en un futuro cercano, tomografías en 4D (modelos tridimensionales que cambian con el tiempo). Si vemos que un cuerpo magmático se mueve hacia la superficie en distintos periodos, podríamos anticipar un aumento en la actividad volcánica. Sin embargo, el primer paso es contar con un modelo de referencia confiable y, al mismo tiempo, altamente detallado.
El desarrollo de este proyecto tiene implicaciones directas para la protección civil ya que conocer el interior de la estructura permite hacer inferencias sobre su dinámica y ello provee a las autoridades de mayores elementos para poder emitir alertas sobre evacuaciones o zonas de riesgo.
“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”, indica Marco Calò.
“Somos pioneros en México y competimos a nivel internacional”, añadieron los y las especialistas. El próximo paso será integrar datos sísmicos actualizados y refinar el mapa volcánico interno.