La IA desafía a la naturaleza y predice erupciones volcánicas con doce horas de ventaja
Una investigación global liderada por la Universidad de Granada (UGR) ha desarrollado un método innovador que emplea inteligencia artificial (IA) y teoría de la señal para anticipar erupciones volcánicas con al menos doce horas de antelación. Además, permite confirmar el fin de la actividad eruptiva en un plazo de solo tres horas, lo que supone un avance decisivo para la gestión de emergencias y la protección civil.
Este desarrollo ya ha sido probado con éxito en erupciones recientes, como la del volcán Tajogaite en La Palma (Santa Cruz de Tenerife) durante 2021, y también en el Volcán de Fuego de Colima, México. El método analiza en tiempo real parámetros sísmicos cruciales que facilitan la predicción y el seguimiento del comportamiento volcánico.
La técnica detrás del éxito
El estudio, publicado en la revista científica Journal of Volcanology and Geothermal Research, cuenta con la participación de investigadores de la Universidad de Colima (México), la Universidad de Canterbury (Nueva Zelanda) y el Instituto Volcanológico de Canarias, ubicado en Tenerife. Esta colaboración ha sentado las bases para una nueva generación en herramientas predictivas volcánicas.
El enfoque se basa en el análisis conjunto de tres parámetros sísmicos fundamentales: la entropía de Shannon, el índice de frecuencia y la curtosis, que refleja la distribución probabilística de los eventos. La entropía mide el desorden en las señales sísmicas y su descenso indica que la actividad sísmica comienza a ordenarse, un patrón típico antes de que se produzca una erupción.
Por su parte, el índice de frecuencia identifica cambios en las frecuencias dominantes vinculadas a diferentes procesos magmáticos. Finalmente, la curtosis es esencial para detectar eventos sísmicos impulsivos, según explican desde la UGR.
Aplicaciones prácticas y colaboraciones internacionales
Esta técnica se ha validado en volcanes de distintos continentes, incluyendo España, México, Grecia, Italia, Estados Unidos (Hawái, Alaska y Oregón), Perú y Rusia. En la erupción de La Palma, por ejemplo, la herramienta pronosticó la actividad volcánica con más de nueve horas de anticipación. Además, fue posible determinar el fin de la erupción casi en tiempo real mediante un cambio notable en la entropía de Shannon, que coincidió con el último indicio visual de actividad.
Estudios con datos recopilados entre 2013 y 2022 en el Volcán de Colima también han confirmado que este sistema es capaz de "identificar el inicio de fases eruptivas intensas, el crecimiento de domos de lava y la transición del volcán a estados de reposo".
Más allá de la investigación, este método ha tenido un impacto real en la gestión de riesgos volcánicos. Durante la reciente crisis en la isla de Santorini (Grecia), el equipo de la UGR, liderado por el profesor Jesús Ibáñez y la profesora Carmen Benítez, asesoró directamente al Gobierno griego y a los servicios de protección civil, aplicando su experiencia para monitorizar y evaluar la actividad sísmica.
La integración de esta tecnología en los sistemas de vigilancia volcánica permitirá anticipar con una alerta temprana de doce horas, como se habría logrado en La Palma, que las autoridades puedan activar protocolos de evacuación y avisos a la población con margen suficiente para salvar vidas y reducir los daños sociales derivados de estos desastres naturales.