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Investigador chileno creó sistema que utiliza IA para pronosticar erupciones volcánicas hasta 75 horas antes

El investigador de la Universidad de Chile desarrolló un sistema a base de IA y datos sísmicos capaz de identificar datos “preeruptivos” y “no preeruptivos”, logrando predecir 5 de 6 erupciones del volcán Copahue.

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El investigador del Departamento de Geofísica (DGF) y del Programa Riesgo Sísmico (PRS) de la Universidad de Chile, Leoncio Cabrera, desarrolló un sistema a partir de Inteligencia Artificial (IA) capaz de pronosticar erupciones volcánicas.

El prototipo, publicado en la revista Seismological Research Letters, utilizó Inteligencia Artificial y datos sísmicos, logrando una anticipación de las erupciones de entre 5 y 75 horas.

“Para esta investigación estudiamos años de datos sísmicos con especial foco en las 48 horas previas a seis pulsos eruptivos en el volcán Copahue. Lo que hicimos fue tomar estos datos sísmicos en crudo, preprocesarlos y luego ingresarlos en un programa de aprendizaje de máquina para que aprendiera a identificar datos ‘preeruptivos’ y ‘no preeruptivos’”, explicó Cabrera.

De esta manera, el modelo logró predecir 5 de las 6 erupciones “con una alta tasa de verdaderos negativos, es decir, un bajo número de alertas eruptivas que no terminan en erupción, lo que indica un robusto poder discriminatorio”, señaló la Universidad de Chile mediante un comunicado.

“El análisis de los datos geodésicos de largo plazo (años) nos permitió evaluar las tendencias de deformación del volcán Copahue. Por un lado, notamos una ausencia de deformación significativa relacionada con los seis pulsos eruptivos, lo cual coincidía con su pequeña magnitud”, sostuvo el investigador.

Cabrera mencionó que los hallazgos confirman la relevancia de estudiar datos de corto y largo plazo en erupciones volcánicas, puesto que “un modelo para pronosticar erupciones tiene que hacer dos cosas bien: la primera, pronosticar correctamente que ocurrirá una erupción cuando la haya. La segunda, decir que no habrá una erupción cuando no la haya”.

“De otro modo, los organismos encargados de prevenir y gestionar desastres podrían emitir alertas falsas y perder la credibilidad de las personas”, acotó.

Cabrera mencionó que para el desarrollo del modelo se inspiró en trabajos similares, como el desarrollado por David Dempsey, de la Universidad de Canterbury, y del investigador chileno Alberto Ardid, ambos trabajando en Nueva Zelanda.

“Tras la buena recepción del trabajo sobre las erupciones del volcán Whakaari de 2019 por parte de la comunidad científica, quisimos implementar algo similar en nuestro país”, afirmó.

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