Granada. Una investigación internacional liderada por la Universidad de Granada (UGR) consiguió desarrollar un procedimiento 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 tan sólo tres, “un avance crucial para la gestión de riesgos y la protección civil”.

Esta metodología ya ha sido validada con éxito en las erupciones del Tajogaite en La Palma (Santa Cruz de Tenerife) en 2021 y en el Volcán de Fuego de Colima (México), y analiza en tiempo real parámetros sísmicos para “anticipar eventos eruptivos y caracterizar su comportamiento”.

El estudio, el cual ha sido publicado en la revista Journal of Volcanology and Geothermal Research, y en el que participan también investigadores de las universidades de Colima (México) y de Canterbury (Nueva Zelanda), y del Instuto Volcanológico de Canarias, en Tenerife, sienta las bases para una nueva generación de herramientas de pronóstico volcánico.

Es así una herramienta para la alerta temprana con base en una óptica que parte a su vez del análisis conjunto de tres parámetros sísmicos específicos: la entropía de Shannon, el índice de frecuencia y la denominada curtosis, que informa sobre la distribución de probabilidades.

La entropía mide el grado de desorden de las señales sísmicas, y su disminución indica que los sismos se están organizando, un patrón que suele ocurrir justo antes de una erupción. El índice de frecuencia, por su parte, identifica cambios en las frecuencias dominantes asociadas a diferentes tipos de actividad magmática, mientras la curtosis es eficaz para “detectar eventos sísmicos impulsivos”, precisó la UGR.