Un grupo de investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) logró un avance sin precedentes en el estudio del volcán Popocatépetl.
Se trata del desarrollo del primer modelo tridimensional de su interior utilizando una combinación innovadora de inteligencia artificial (IA), técnicas sismológicas avanzadas y trabajo de campo en condiciones extremas a más de 4,200 metros sobre el nivel del mar.
Este proyecto, liderado por Marco Calò del Instituto de Geofísica de la UNAM, tiene como objetivo principal revelar la estructura interna del Popocatépetl para mejorar la vigilancia y prevención ante posibles erupciones. “Lo que hacemos es generar una radiografía tridimensional que nos permite ‘girar’ el volcán y observar cómo se propagan las ondas sísmicas dentro de él”, explicó Calò, destacando la relevancia de este enfoque para visualizar en detalle el comportamiento del gigante.
Desde 2019, el equipo instaló 18 estaciones sísmicas alrededor y sobre el volcán para complementar el monitoreo oficial del Centro Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED). Estas estaciones capturan más de cien mediciones por segundo, generando una cantidad ingente de datos que anteriormente requerían un análisis manual prolongado.
IA
Ahora, gracias a la IA, este proceso se automatizó y aceleró significativamente: “Podemos procesar un año completo de datos en solo tres horas”, comentó Karina Bernal, estudiante del Posgrado en Ciencias de la Tierra y parte fundamental del equipo.
Bernal desarrolló un sistema que detecta y clasifica automáticamente diferentes tipos de sismos relacionados con el movimiento magmático. “Enseñamos a la computadora a distinguir si una señal sísmica proviene de la fractura de una roca o del paso de una burbuja de gas en el magma”, describe. Este avance permite identificar zonas internas clave, como acumulaciones de magma y conductos de ascenso, analizando la velocidad a la que las ondas sísmicas atraviesan distintos materiales: más rápidas en rocas sólidas y más lentas en áreas con magma o materiales blandos.
Una de las innovaciones más prometedoras del proyecto es la posibilidad de crear tomografías en cuatro dimensiones modelos 3D que cambian con el tiempo para anticipar incrementos en la actividad volcánica al detectar movimientos magmáticos ascendentes.
