Tras cinco años desde su última versión, este 2023 regresó el Congreso Geológico Chileno “Nuevos desafíos para un territorio en evolución”, instancia organizada por la Sociedad Geológica de Chile con el propósito de compartir avances y actualizar el conocimiento geológico del sur del continente.
En este encuentro participó Leoncio Cabrera, investigador postdoctoral del Programa Riesgo Sísmico (PRS), quien fue coautor de dos investigaciones: «Eruption Forecasting Model for Copahue Volcano (Chile/Argentina) Using Seismic Data and Machine Learning» y «Monitoring Calving at Perito Moreno Glacier (Southern Patagonian Icefield) by Combining Seismic Data and Camera Time-Lapse Imagery».
“En la primera ponencia mostramos cómo podemos usar datos sísmicos recolectados en el Volcán Copahue (región del Biobío) y Machine Learning para anticiparnos a una erupción volcánica. En particular, usamos dos años de datos y seis erupciones registradas en el volcán. Este trabajo surgió de la colaboración entre el PRS (Chile) y colegas de Nueva Zelanda y Argentina”, comenta el geofísico.
La segunda presentación dio a conocer una nueva metodología para el monitoreo y estudio de glaciares, en el contexto del cambio climático. En este trabajo colaboraron Rogelio Torres, Sergio Ruiz (ambos U. de Chile) y profesionales de la U. de Magallanes y la U. de Washington.
“Mostramos cómo podemos usar datos continuos sísmicos para monitorear la pérdida de masa por un proceso denominado ‘calving’, que, en palabras simples, es cuando se desprenden trozos de hielo del frente de un glaciar. Evidenciamos cuáles son las zonas más sensibles con datos de un experimento realizado en el Glaciar Perito Moreno”, detalla Cabrera.
Inteligencia artificial en la investigación de las geociencias
Sobre el Congreso, Leoncio Cabrera destacó que “en general, las presentaciones atrajeron bastante interés, sobre todo la de pronosticar erupciones volcánicas con herramientas de Inteligencia Artificial. En este caso, utilizamos datos sísmicos y algoritmos de machine learning (ML), lo que nos permitió mostrar que sí podemos anticiparnos a la ocurrencia de una erupción volcánica. Nuestros resultados indican que efectivamente podemos desarrollar un modelo de ML que detecte precursores eruptivos, y generar alertas entre 2 a 71 horas antes de una erupción”. Probamos con seis erupciones que están registradas entre 2020 y 2021 y nuestro modelo es capaz de detectar y pronosticar que van a ocurrir cinco de ellas. Por lo tanto, es un resultado súper potente”, puntualiza.
Cabe destacar que el estudio ha comenzado a generar interés en la comunidad científica chilena. Recientemente, los coautores fueron invitados a exponer al Observatorio Volcanológico de los Andes del Sur (OVDAS), de Sernageomin, para presentar sus avances. Además, los datos recabados forman parte de un artículo científico enmarcado en una edición especial sobre monitoreo volcánico con las Américas, que se encuentra actualmente en etapa de revisión.
