Nuevo método con IA permite predecir erupciones volcánicas con hasta 12 horas de antelación

Un equipo internacional de científicos liderado por la Universidad de Granada ha desarrollado un innovador método basado en inteligencia artificial (IA) y Teoría de la Señal capaz de predecir erupciones volcánicas con al menos 12 horas de antelación y confirmar su finalización en solo tres. El avance, calificado como “crucial” por los investigadores, representa un salto cualitativo en la gestión del riesgo volcánico y la protección civil.

La metodología, ya validada durante las erupciones del volcán Tajogaite en La Palma (España, 2021) y del Volcán de Fuego de Colima (México), analiza en tiempo real parámetros sísmicos para anticipar la actividad magmática y caracterizar su evolución. El estudio, publicado por la Universidad de Granada, contó también con la colaboración de la Universidad de Colima, el Instituto Volcanológico de Canarias (Involcan) y la Universidad de Canterbury de Nueva Zelanda.

El nuevo enfoque combina el análisis de tres parámetros sísmicos: la entropía de Shannon, el índice de frecuencia y la curtosis.

• La entropía de Shannon mide el grado de desorden de las señales sísmicas. Su disminución indica que los movimientos sísmicos comienzan a organizarse, un patrón característico que suele preceder a las erupciones.
• El índice de frecuencia detecta variaciones en las frecuencias dominantes asociadas a diferentes tipos de actividad magmática.
• La curtosis, por su parte, permite identificar eventos sísmicos impulsivos, vinculados al ascenso rápido del magma.

Esta técnica ha sido ya probada con éxito en volcanes de España, México, Grecia, Italia, Estados Unidos (Hawái, Alaska y Oregón), Perú y Rusia, demostrando su capacidad de adaptación a distintos contextos geológicos.

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Resultados concretos: La Palma y Colima

Durante la erupción del Tajogaite (La Palma) en 2021, el sistema fue capaz de anticipar la erupción con más de nueve horas de antelación y detectar el final del proceso casi en tiempo real, gracias a un cambio abrupto en la entropía de Shannon coincidente con la última evidencia visual de actividad.

En el caso del Volcán de Fuego de Colima, el análisis de una década de datos (2013–2022) permitió identificar el inicio de fases eruptivas intensas, el crecimiento de domos de lava y las transiciones a periodos de reposo.

Un paso adelante en la seguridad volcánica

Según los investigadores, la implementación de esta tecnología en los sistemas de monitoreo podría revolucionar la alerta temprana ante emergencias volcánicas, proporcionando un margen de respuesta realista para las autoridades.

“Una alerta temprana con 12 horas de margen permitiría activar protocolos de evacuación y avisos a la población, salvando vidas y reduciendo drásticamente el impacto social de las erupciones”, señalaron desde la Universidad de Granada.

Con la incorporación de la IA al monitoreo sísmico, los científicos confían en fortalecer los sistemas de predicción volcánica globales y en avanzar hacia un modelo más preventivo y automatizado de gestión del riesgo natural.

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