La erupción volcánica es uno de los fenómenos naturales más impredecibles y devastadores que pueden afectar a las comunidades cercanas. Sin embargo, un reciente avance en la inteligencia artificial (IA) ha abierto nuevas posibilidades para la predicción de estos eventos, ofreciendo a las autoridades y a la población una herramienta valiosa para la gestión de riesgos. Esta innovadora metodología, desarrollada por un equipo de investigadores de la Universidad de Granada, ha demostrado su eficacia en la predicción de erupciones volcánicas con un margen de anticipación de al menos 12 horas.
### La Metodología de Predicción Basada en IA
El enfoque utilizado en esta investigación combina la teoría de la señal con la inteligencia artificial para analizar en tiempo real parámetros sísmicos. Este método ha sido validado en erupciones recientes, como la del volcán Tajogaite en La Palma en 2021 y el Volcán de Fuego en Colima, México. La capacidad de prever un evento eruptivo con horas de antelación es crucial para la protección civil, ya que permite activar protocolos de evacuación y alertar a la población en riesgo.
Los investigadores han identificado tres parámetros sísmicos clave que son fundamentales para el pronóstico: la entropía de Shannon, el índice de frecuencia y la curtosis. La entropía de Shannon mide el desorden en las señales sísmicas; una disminución en este valor puede indicar una organización que precede a una erupción. Por otro lado, el índice de frecuencia ayuda a detectar cambios en la actividad magmática, mientras que la curtosis se utiliza para identificar eventos sísmicos impulsivos. La combinación de estos parámetros permite a los científicos caracterizar el comportamiento de un volcán y anticipar su actividad eruptiva.
### Validación y Aplicaciones Internacionales
El método ha sido probado con éxito en volcanes de varios países, incluyendo España, México, Grecia, Italia, Estados Unidos, Perú y Rusia. Durante la erupción de La Palma, el sistema logró prever el evento con más de nueve horas de antelación, lo que permitió a las autoridades tomar medidas preventivas. Este tipo de tecnología no solo mejora la seguridad de las comunidades cercanas a los volcanes, sino que también representa un avance significativo en la ciencia de la volcanología.
La investigación ha sido llevada a cabo en colaboración con la Universidad de Colima, el centro Involcan en Tenerife y la Universidad de Canterbury en Nueva Zelanda. Este esfuerzo conjunto ha permitido la creación de una nueva generación de herramientas de pronóstico volcánico, que podrían revolucionar la forma en que se gestionan los riesgos asociados a la actividad volcánica.
Los datos recopilados durante más de una década en el Volcán de Colima han demostrado la utilidad de este método para identificar fases eruptivas intensas, el crecimiento de domos de lava y los periodos de reposo. La capacidad de detectar estos cambios en tiempo real es fundamental para la seguridad de las comunidades en riesgo, ya que una alerta temprana puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte.
La implementación de esta tecnología en los sistemas de monitoreo volcánico representa un salto cualitativo en la seguridad. Con una alerta anticipada de 12 horas, las autoridades pueden activar protocolos de evacuación y avisar a la población, minimizando así el impacto social y protegiendo vidas. Este avance no solo es un triunfo para la ciencia, sino también un paso hacia la creación de comunidades más resilientes frente a desastres naturales.
La investigación continúa, y los científicos están trabajando para perfeccionar esta metodología y expandir su aplicación a otros volcanes en el mundo. La combinación de inteligencia artificial y análisis de datos sísmicos promete ofrecer un futuro más seguro para las comunidades que viven en la proximidad de volcanes activos. A medida que la tecnología avanza, la esperanza es que se puedan desarrollar sistemas de alerta aún más precisos y efectivos, que permitan a las comunidades prepararse mejor para enfrentar la amenaza de las erupciones volcánicas.
