Aunque estudios previos en el área de petrología ya habían "sugerido la existencia de tres reservorios de magma", las recientes investigaciones, en las que se apoyaron de la Inteligencia Artificial, permitieron a los científicos "ver los dos primeros [reservorios de magma] que están más cerca de la superficie".
Ciudad de México, 26 de diciembre (SinEmbargo).- Con ayuda de la Inteligencia Artificial, un equipo científico del Instituto de Geofísica de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) logró conocer el interior del volcán Popocatépetl, en el que pudieron "observar" dos de tres cámaras magmáticas, las cuales están formadas por 70 por ciento de roca cristalizada.
A través de un boletín se dio a conocer que estas cámaras magmáticas se localizan a 10 kilómetros de profundidad, a las que pudieron llegar gracias a la tomografía que se le hizo al coloso "con los registros sísmicos de enero 2019 a diciembre de 2024", en colaboración el Centro Nacional de Prevención de Desastres, explicó Karina Bernal Manzanilla, doctorante del programa en Ciencias de la Tierra.
Durante la conferencia “Avances en la tomografía sísmica del Popocatépetl a partir de catálogos automáticos”, la científica detalló que dichos registros fueron comparados con datos anteriores lo que dio como resultado la obtención de "una resolución inédita" que permitió "describir con mayor detalle" la forma interna del volcán.
Asimismo, destacó que estudios previos en el área de petrología ya habían "sugerido la existencia de tres reservorios de magma", por lo que, con las recientes investigaciones, en las que se apoyaron de la Inteligencia Artificial, "fue posible ver los dos primeros [reservorios] que están más cerca de la superficie".
Bernal Manzanilla explicó que el material magmático está estancado, aunque no forma líquida, particularmente en estas cámaras, mismas que se encuentran hasta a 10 kilómetros de profundidad, y es precisamente este confinamiento el que permite que el material se cristalice "como roca", el cual ocasionalmente se “recalienta”.
No obstante, añadió, "parte del que está contenido en estos espacios se mueve todos los días", lo que queda evidenciado en "las emisiones del volcán". Estas situación hizo plantearse dos escenarios a los científicos: "que sucede en profundidades mayores; o que hay algún mecanismo dentro que permite se vuelva líquido y gaseoso otra vez y se active".
Desgraciadamente, la tomografía no les facilitó visualizar y comprobar alguno de estos a los científicos, aunque mantienen como una hipótesis que "ambos procesos ocurran constantemente", debido a que son necesarios otros sistemas de monitoreo para acceder a la tercera cámara magmática y conocer qué sucede ahí.
La científica ahondó en que los avances logrados son el resultado de haber trabajado con un modelo computacional al que le “enseñó” a "diferenciar y reconocer" los distintos tipos de temblores que presenta el volcán, "en los que se mide qué tan rápido viajan las ondas sísmicas", información que sirvió para elaborar "la tomografía de las estructuras internas", las cuales "equivalen a 30 kilómetros por debajo del nivel del mar, es decir, casi llegando al mando de la Tierra".
Los resultados de esta tomografía se presentaron en el estudio titulado Automated seismo-volcanic event detection applied to popocatépetl using machine learning, que se publicó en el Journal of Volcanology and Geothermal Research. Además, el artículo titulado Impact of Machine Learning Phase Oicking on Seismic Tomographhy at Popocatepetl Volcano, Mexico, ya está en revisión en el Journal South American Earth Sciences.
Bernal Manzanilla destacó que su equipo ya investiga cuánta energía pierden las ondas sísmicas cuando van hacia la superficie, ya que cuando "hay una zona que tiene material demasiado caliente se pierde mayor energía con respecto a lo que sucede cuando está más fría", ya que la información que puedan obtener al respecto, permitirá comprobar si los datos que se obtuvieron a través de la tomografía son correctos.
