Agencias/Foto-@UNAM_MX/Ciudad de México.- Investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) escudriñaron el interior del volcán Popocatépetl activo en el centro del país latinoamericano a partir de sistemas de inteligencia artificial y otro tipo de técnicas de tecnología menos avanzada.
Integrantes del Instituto de Geofísica de la UNAM consiguieron captar imágenes inéditas del interior del Popocatépetl con la ayuda de del uso de Machine Learning (aprendizaje automático) y de la interferometría sísmica, técnica que se apoya en el ruido ambiental para hacer representaciones del subsuelo.
En entrevista con el diario mexicano La Jornada, Leonarda Esquivel Mendiola, integrante del equipo de científicos, explicó que desarrolló otra forma independiente para revisar el interior del coloso en la que empleó Machine Learning, herramienta de la IA que permite a las computadoras aprender patrones y tomar decisiones o hacer predicciones basadas en datos.
Con esa herramienta clasificaron los tipos de sismos que existen, de forma que pudiera analizar una base de datos de enero de 2019 a marzo de 2023, con información proporcionada por las estaciones de la red sísmica del Centro Nacional de Prevención de Desastres (Cenapred) y las estaciones adicionales del Instituto de Geofísica.
De esta forma, lograron las primeras imágenes del subsuelo del volcán usando la información de la inteligencia artificial, que demostró una gran ventaja frente al análisis manual de la información que ofrecen las estaciones de la red sísmica, ya que en cuestión de tres horas se puede analizar un mes de monitoreo.
Además de la IA, Esquivel Mendiola empleó la interferometría sísmica para analizar la información que proporcionan 11 estaciones de la red sísmica de monitoreo del Cenapred, junto con ocho adicionales gestionadas por el departamento de vulcanología del instituto, así como varias estaciones desplegadas en experimentos precedentes, conjuntando información de casi 40 medidores sísmicos que estuvieron trabajando los últimos 30 años en el volcán.
Esta técnica funciona de manera similar a una radiografía en el ámbito médico, pero en este caso se usa el ruido ambiente para obtener un material que permite ver los contrastes de los materiales que pueden tener incidencia en la actividad del volcán.
