Científicos mexicanos lograron imágenes inéditas del interior del volcán Popocatépetl a través del entrenamiento de un sistema de Inteligencia Artificial (IA), con el que han observado hasta 10 kilómetros de profundidad del coloso.

   "Estamos desarrollando varias técnicas para estudiar el interior de los volcanes, una de esas es la aplicación de la Inteligencia Artificial para poder detectar y caracterizar todo tipo de señal sísmica de forma automática con esa herramienta novedosa, muy poderosa", dijo a Xinhua el vulcanólogo del Instituto de Geofísica de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Marco Caló.

   Los métodos que utiliza Caló, junto con su equipo, son similares a las técnicas de radiografía médica. Sin embargo, en este caso, se obtiene una imagen de la estructura interna del Popocatépetl a partir de los cambios en las velocidades de las ondas sísmicas que viajan por su interior.

   "Generar imágenes de interior de la Tierra es una tarea bastante complicada. La tecnología que utilizamos es parecida a las radiografías o el ultrasonido para poder estudiar el interior del cuerpo; sin embargo, este tipo de técnicas tienen que ser adaptadas para poder obtener imágenes del interior de la Tierra", dijo el investigador.

   En la actualidad, el equipo de científicos 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 con estos métodos, además de conseguir imágenes inéditas, servirá para mejorar los modelos que explican cómo funciona el volcán y apoyar a Protección Civil en la toma de decisiones más convenientes y a los gobiernos a fin de salvaguardar mejor a la población.

   Antes, añadió el experto, se estudiaba la sismicidad vinculada a la parte central del volcán, pero se carecía de imágenes de lo que podría ser el contraste con los alrededores, de ahí la importancia de estos métodos.

   Por su parte, la especialista en sismología Karina Bernal Manzanilla explicó a Xinhua que a través de esta investigación se obtuvo una serie de catálogos de distintos tipos de sismos que hay en el volcán mexicano por cierto periodo de tiempo.

   "Precisamente, la Inteligencia Artificial, o este modelo automático, lo que hace es ir recorriendo las señales, pararse cuando ve un evento sísmico y nos dice: este es un evento generado por una roca, por una ruptura de roca, o este evento es generado probablemente por movimientos de fluidos y demás", dijo.

   Lo que se hace, explicó Bernal, es entrenar al modelo con datos del Popocatépetl para que este aprenda a reconocer las señales sísmicas y se puedan ir clasificando.

   "Nosotros podemos usar esos catálogos para un montón de cosas; por ejemplo, podemos empezar a ver cómo se relaciona la sismicidad con otros parámetros, con la emisión de gases o con la deformación del volcán y eso nos permite tener ya una idea muchísimo más completa de lo que está ocurriendo en el volcán porque estamos mezclando datos de distintos tipos de fuentes", abundó.

   La idea, dijo la especialista de la UNAM, es seguir generando datos y procesarlos para seguir aumentando esos catálogos y profundizando en la investigación.

   Uno de los principales desafíos que tienen los expertos del Instituto de Geofísica es mejorar la rapidez en la adquisición de datos, pues en la actualidad laboran con registros póstumos, y con la implementación de la IA se puede procesar un mes de datos en una hora, por lo que se aprovecharía la información recabada en tiempo real.

   En el mundo hay unos 1.350 volcanes activos y el Popocatépetl es uno de alto riesgo, por lo que se vigila las 24 horas debido a su actividad constante, según datos de la organización internacional National Geographic Society.

   El volcán mexicano tiene una altitud de 5.500 metros sobre el nivel del mar y se localiza a unos 70 kilómetros al sureste de la Ciudad de México, entre los estados de Puebla, Morelos y el estado central de México.