En un trabajo colaborativo con colegas de Chile, Argentina y Nueva Zelanda, el investigador del Departamento de Geofísica (DGF) y del Programa Riesgo Sísmico (PRS), Leoncio Cabrera, desarrolló un modelo capaz de pronosticar erupciones volcánicas con un margen de anticipación de entre cinco y 75 horas.
(Comunicaciones DGF) Un sistema para pronosticar erupciones volcánicas a partir de inteligencia artificial y datos sísmicos desarrolló el investigador del Departamento de Geofísica (DGF) y del Programa Riesgo Sísmico (PRS) de la Universidad de Chile, Leoncio Cabrera, junto a las y los investigadores de la Universidad de Canterbury, Christchurch, Nueva Zelanda, Alberto Ardid y David Dempsey; de CONICET–Universidad Nacional de Río Negro, Argentina, Iván Melchor; de la Universidad de Chile, Sergio Ruiz, Blanca Symmes-Lopetegui y Francisco Delgado; del Centro Sismológico Nacional (CSN), Juan Carlos Báez; de Universidad Católica del Maule, Pablo Martinez-Yáñez; y de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, Shane Cronin.
El prototipo expuesto en el artículo de investigación, «Modelo de pronóstico de erupciones para el volcán Copahue (Andes del Sur) utilizando datos sísmicos y machine learning: una interpretación conjunta con datos geodésicos (GNSS e InSAR)», es capaz de pronosticar, con un margen de anticipación de entre cinco y 75 horas, la ocurrencia de una erupción volcánica, gracias a técnicas de aprendizaje de máquina (o machine learning, ML por sus siglas en inglés).
«Para esta investigación estudiamos años 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 el investigador de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile (FCFM-UChile).
De las seis erupciones analizadas, cinco pudieron ser pronosticadas correctamente «y 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», dice el artículo publicado por la revista Seismological Research Letters.
Leoncio Cabrera destacó que en el núcleo de la investigación se encuentra el sistema para reconocer señales precursoras de erupciones creado previamente por el investigador de la Universidad de Canterbury, en Nueva Zelanda, David Dempsey, quien junto a su equipo de investigadoras e investigadores publicó en 2020 el artículo, «Automatic precursor recognition and real-time forecasting of sudden explosive volcanic eruptions at Whakaari, New Zealand», un estudio que, posteriormente, fue profundizado por el investigador chileno Alberto Ardid, quien hoy trabaja 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 el investigador.
Como primer paso, Leoncio Cabrera, contactó a David Dempsey y al graduado de la Universidad de Chile, Alberto Ardid. Luego, con la ayuda del académico del DGF, Sergio Ruiz, gestionó la colaboración de investigadoras e investigadores de Chile, Nueva Zelanda y Argentina, quienes cedieron y procesaron datos sísmicos de seis erupciones ocurridas entre 2020 y 2022 en el volcán ubicado en la región del BioBío, en la frontera entre Chile y Argentina.
«No es tan común encontrar un volcán que haga erupción seis veces en dos años», dijo Leoncio Cabrera, quien también aclaró que, «aunque el Copahue no es un volcán muy conocido en Chile, en Argentina es como nuestro Villarrica».
Para interpretar el componente físico de las erupciones estudiadas, Leoncio Cabrera complementó la información sísmica de 2020 a 2022 con datos geodésicos obtenidos entre 2017 y 2022 con instrumentos de monitoreo de posicionamiento global satelital (Global Navigation Satellite System, GNSS) y de interferometría de radar de apertura sintética (Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR).
«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. Sin embargo, también descubrimos que, entre 2017 y 2022, el volcán tuvo un proceso de inflación y deflación, mostrando deformaciones del orden de varios centímetros. Este fenómeno, por sí solo, a veces genera erupciones, pero no lo hizo en este caso», sostuvo el investigador del DGF.
Para Leoncio Cabrera, los hallazgos realizados confirman la importancia de estudiar datos de corto y largo plazo en erupciones volcánicas, porque «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», afirmó.
Al ser consultado por la posibilidad de transferir el sistema a instituciones especializadas en vigilancia volcánica, el investigador Leoncio Cabrera respondió que, junto al académico del DGF, Sergio Ruiz; y al investigador de la Universidad de Canterbury, Alberto Ardid, están trabajando con especialistas del Observatorio Volcanológico de los Andes del Sur (OVDAS) en la futura implementación del sistema para analizar datos de otros volcanes en Chile como, por ejemplo, el Lascar, en cuyas erupciones aún no se ha descubierto una fase precursora.
«La idea es lograr una sinergia de la cual todos aprendamos y que también nos permita implementar esta herramienta desarrollada, mayoritariamente, por investigadoras e investigadores chilenos», expresó el investigador del DGF y del PRS.
Finalmente, Leoncio Cabrera destacó la importancia de aportar con nuevas herramientas para el estudio de los volcanes con mayor detalle y en forma cuantitativa. «El desarrollo de la sismología volcánica está muy débil en el país. Por eso queremos mostrar que uno de los abordajes que se puede hacer es integrar sismología, geología, geodesia y otras disciplinas. Ojalá más gente se vaya sumando y se pueda mejorar lo que hay actualmente», concluyó.
Links relacionados:
- Artículo “Automatic precursor recognition and real-time forecasting of sudden explosive volcanic eruptions at Whakaari, New Zealand”
- Egresado de Geofísica desarrolla sistema para predecir erupciones volcánicas
- Programa Riesgo Sísmico Universidad de Chile
- Observatorio Volcanológico Andes del Sur, OVDAS
- Ver artículo “Modelo de pronóstico de erupciones para el volcán Copahue (Andes del Sur) utilizando datos sísmicos y machine learning” (PDF)
