Científicos de la UNAM utilizan inteligencia artificial para observar las cámaras magmáticas del Popocatépetl

Un equipo de la Universidad Nacional Autónoma de México ha logrado una visualización sin precedentes del interior del volcán Popocatépetl. Mediante el uso de inteligencia artificial, los científicos pudieron observar dos de sus tres depósitos de lava, revelando detalles inéditos sobre su estructura interna.

Un equipo científico del Instituto de Geofísica de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) logró “observar” dos de las tres cámaras magmáticas del volcán Popocatépetl mediante una tomografía sísmica realizada con inteligencia artificial (IA).

Esta investigación proporcionó imágenes con una resolución inédita que permite describir con mayor detalle la forma interna del coloso, conocido también como Don Goyo.

Para llevar a cabo el estudio, los investigadores, entre ellos la doctorante Karina Bernal Manzanilla, utilizaron los registros sísmicos generados por el Centro Nacional de Prevención de Desastres entre enero de 2019 y diciembre de 2024. Desarrollaron un modelo computacional de aprendizaje automático (machine learning) al que “enseñaron” a diferenciar y reconocer distintos tipos de temblores del volcán.

La tomografía se basa en medir la velocidad a la que viajan las ondas sísmicas a través de las estructuras internas, alcanzando una profundidad equivalente a 30 kilómetros por debajo del nivel del mar. Los resultados permitieron visualizar los dos reservorios de magma más cercanos a la superficie, localizados hasta a 10 kilómetros de profundidad. Estudios previos ya sugerían la existencia de tres cámaras.

Las dos observadas están formadas en un 70% por roca cristalizada, lo que indica que el material magmático está mayormente estancado, aunque puede “recalentarse” ocasionalmente. Parte del magma se mueve a diario, lo que explica las emisiones del volcán.

Bernal Manzanilla planteó dos posibles escenarios para este fenómeno: que ocurra a profundidades mayores o que un mecanismo interno lo vuelva líquido y gaseoso nuevamente.

La tercera y más profunda cámara magmática no pudo ser visualizada con esta técnica, por lo que se requerirían otros sistemas de monitoreo para estudiarla.

Los hallazgos fueron presentados en el estudio ‘Automated seismo-volcanic event detection applied to popocatépetl using machine learning’, publicado en el Journal of Volcanology and Geothermal Research.

Un segundo artículo se encuentra en revisión.