Especialistas del Instituto de Geofísica (IGf) de la UNAM revolucionaron la forma de estudiar al Popocatépetl y, con inteligencia artificial (IA), sismología avanzada y salidas de campo a más de 4 mil 200 metros de altitud, construyeron el primer modelo tridimensional de sus entrañas mediante una novedosa metodología. Este modelo también permitirá anticipar, de mejor manera, futuros episodios eruptivos.
“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.
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 objetivo principal es entender su estructura interna, resolver interrogantes sobre la existencia de cámaras magmáticas y optimizar labores tanto de monitoreo como de prevención de desastres.
Desde 2019, los universitarios ligados a este proyecto emplean 18 estaciones sísmicas desplegadas en el volcán (ocho instaladas por el propio grupo) como complemento al monitoreo del Centro Nacional de Prevención de Desastres. Dichos equipos registran, por las menos, 100 mediciones por segundo, lo cual se traduce en una inmensa cantidad de datos que se procesan automáticamente.
“Antes se analizaba todo de forma manual. Hoy, con la IA, podemos trabajar un año de datos, de todas las estaciones, en tres horas”, detalla Karina Bernal, alumna del Posgrado de Ciencias de la Tierra de la UNAM.
Durante sus estudios, Bernal 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.