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Ciudad de México | 30 de julio de 2025 — Investigadores del Instituto de Geofísica (IGf) de la UNAM han desarrollado el primer modelo tridimensional del interior del volcán Popocatépetl, utilizando inteligencia artificial e interferometría sísmica para generar lo que describen como una “radiografía” interna del coloso.
¿Cómo funciona esta técnica revolucionaria?
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Se usaron 18 estaciones sísmicas alrededor del volcán —ocho instaladas por el equipo de investigación— que capturan hasta 100 mediciones por segundo, generando ingentes volúmenes de datos.
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Gracias al uso de IA y machine learning, un año de datos puede procesarse en apenas tres horas, comparado con el análisis manual previo que podía tomar semanas o meses.
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La IA fue entrenada para diferenciar distintos tipos de señales sísmicas, como fracturas de rocas o burbujas de gas en el magma, lo que permite una detección más precisa de estructuras internas.🔍 Hallazgos y aportaciones científicas
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Se identificó un sistema magmático en forma de hongo, que conecta la superficie con al menos siete kilómetros de profundidad, así como posibles cámaras magmáticas y paleoestructuras volcánicas enterradas.
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El modelo 3D se combina con información temporal (tomografía 4D), lo que permite visualizar cómo cambian los procesos internos del volcán con el tiempo.
Impacto en monitoreo y prevención
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Los resultados brindan herramientas clave para Protección Civil, al mejorar la capacidad de anticipar movimientos de magma y planificar evacuaciones o ajustes de alertas tempranas.
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Esta metodología representa un enfoque pionero en México y posiciona a la UNAM como una institución avanzada en vulcanología aplicada con IA.
Investigación en campo extremo
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El trabajo contempló salidas de campo a más de 4,200 metros de altitud, llevando equipos pesados hasta zonas cercanas al cráter durante varios años.
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Se trata de una colaboración multidisciplinaria liderada por Marco Calò, junto con las doctorantes Leonarda I. Esquivel Mendiola y Karina Bernal Manzanilla, apoyadas por el equipo del IGf.
