Investigadores de la UNAM realizan tomografía con IA al Popocatépetl y esto es lo que descubrieron

Los resultados corresponden a 30 km por debajo del nivel del mar, es decir, casi llegando al manto de la Tierra

Ciudad de México.-Dos de las tres cámaras magmáticas que resguardan al volcán Popocatépetl, localizadas hasta a 10 kilómetros de profundidad y formadas por 70 por ciento de roca cristalizada, fueron “observadas” por un equipo científico del Instituto de Geofísica de la UNAM, como parte de la tomografía del coloso realizada utilizando inteligencia artificial (IA).

Karina Bernal Manzanilla, doctorante del programa en Ciencias de la Tierra, explicó que se efectuó con los registros sísmicos de enero de 2019 a diciembre de 2024, generados por el Centro Nacional de Prevención de Desastres. Además, los compararon con datos anteriores y obtuvieron una resolución inédita que permite describir con mayor detalle su forma interna.

La investigadora ofreció la conferencia “Avances en la tomografía sísmica del Popocatépetl a partir de catálogos automáticos”, en la que precisó que estudios petrológicos previos han sugerido la existencia de tres reservorios de magma y, con este trabajo, fue posible ver los dos primeros que están más cerca de la superficie.

De acuerdo con la científica —quien trabaja con el investigador del Instituto de Geofísica de la UNAM, Marco Calò—, el material magmático está estancado, pero no del todo en forma líquida, y al estar confinado se cristaliza como roca, el cual suele “recalentarse” ocasionalmente.

Bernal Manzanilla explicó que parte del material contenido en estos espacios se mueve todos los días, como demuestran las emisiones del volcán, lo que permitió pensar en dos escenarios: que sucede en profundidades mayores; o que hay algún mecanismo interno que permite que se vuelva líquido y gaseoso otra vez y se active.

Aunque considera posible que ambos procesos ocurran constantemente, la tomografía no les ha facilitado visualizarlos, pues para conocer lo que sucede en la tercera cámara magmática se requeriría de otros sistemas de monitoreo.

Detalló que ha trabajado con un modelo de computación al cual le “enseñó” a diferenciar y reconocer distintos tipos de temblores del volcán; a partir de ello se elaboró la tomografía de las estructuras internas, que equivalen a 30 kilómetros por debajo del nivel del mar, es decir, casi llegando al manto de la Tierra.

Los resultados 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. Además, se encuentra en revisión el artículo Impact of Machine Learning Phase Picking on Seismic Tomography at Popocatépetl Volcano, Mexico, en el Journal of South American Earth Sciences.

Al abundar sobre la investigación, mencionó que la tomografía se basa en movimientos sísmicos en los que se mide qué tan rápido viajan las ondas sísmicas. El siguiente paso será indagar cuánta energía pierden éstas cuando van hacia la superficie.

Si hay una zona con material demasiado caliente, se pierde mayor energía en comparación con áreas más frías, por lo que se realiza un estudio al respecto, lo que permitirá corroborar si los datos obtenidos de la tomografía son correctos, puntualizó.