Mediante el entrenamiento de un sistema de inteligencia artificial (IA) para identificar pequeñas señales sísmicas generadas dentro del volcán Popocatépetl, investigadores del Instituto de Geofísica (IGf) de la UNAM esperan complementar la tomografía de ruido ambiente que actualmente realizan de su interior.
Marco Calo, del Departamento de Vulcanología del IGf, y las doctorantes Leonarda I. Esquivel Mendiola y Karina Bernal Manzanilla explicaron que la actual red de instrumentos sísmicos alrededor del coloso les permite obtener imágenes del interior del volcán con una resolución inédita.
Los métodos que usan son similares a las técnicas de radiografía médica. Sin embargo, en este caso, se obtiene una imagen de la estructura interna de Don Goyo a partir de los cambios en las velocidades de las ondas sísmicas que viajan por su interior.
El equipo de Calo emplea dos métodos distintos: el primero es la interferometría sísmica, que usa el ruido sísmico ambiental; y el segundo es monitorear las señales de los pequeños temblores que ocurren dentro del volcán para los cuales usan la IA.
La información recabada en conjunto servirá para mejorar los modelos que explican cómo funciona el Popo y apoyar a Protección Civil en la toma de decisiones más convenientes y a los gobiernos a fin de salvaguardar mejor a la población.
Anteriormente, prosiguió, 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 están haciendo los estudiantes.
El vulcanólogo llegó a México hace casi una década y ayudó al desarrollo de la actual red sísmica de monitoreo, que fue mejorada en 2018 en el Centro Nacional de Prevención de Desastres (CENAPRED), y un año después hizo la “instalación de una red de ocho estaciones adicionales” gestionadas por el Departamento de Vulcanología del IGf.
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