Leoncio Cabrera, investigador del Departamento de Geofísica y del Programa Riesgo Sísmico de la Universidad de Chile, creó un sistema para pronosticar erupciones volcánicas a partir de inteligencia artificial y datos sísmicos.
El modelo, publicado en la revista Seismological Research Letters, es capaz de pronosticar con un margen de anticipación de entre 5 y 75 horas. Un importante trabajo en el que también participaron colegas de Argentina y Nueva Zelanda.
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“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.
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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 la publicación.
Asimismo, Cabrera destacó que en el núcleo de la investigación se encuentra el sistema para reconocer señales precursoras de erupciones, creado por el investigador de Nueva Zelanda, David Dempsey, a quien contactó para colaborar en el trabajo.
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