IA y redes neuronales para predecir peligros volcánicos en Chile
Tiempo de lectura: 2 minutos La tecnología desarrollada por la física Yuvineza Gómez permite elaborar mapas de peligros volcánicos más completos y precisos, contribuyendo a una mejor toma de decisiones en caso de erupciones.
El territorio chileno, caracterizado por su extensa cadena volcánica, enfrenta el desafío constante de gestionar el riesgo asociado a las erupciones. En este contexto, la ciencia busca nuevas herramientas para comprender y predecir el comportamiento de los volcanes.
La astrofísica Yuvineza Gómez, investigadora de Ckelar Volcanes y académica de la Universidad Católica del Norte, está liderando un trabajo innovador que utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos de predicción de peligros volcánicos.
Gómez utiliza un tipo específico de IA conocido como Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs). Estas redes, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, se entrenan no solo con datos, sino también con ecuaciones físicas que describen los fenómenos volcánicos.
«Las PINNs combinan lo mejor de dos mundos: la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales convencionales y la precisión de las ecuaciones físicas», explica Gómez.
«Esto nos permite obtener modelos más robustos y eficientes, especialmente cuando la cantidad de datos disponibles es limitada, como suele ocurrir en el estudio de los volcanes», agrega.
Las PINNs representan una ventaja significativa frente a las redes neuronales tradicionales, ya que requieren menos datos y potencia computacional para su entrenamiento. Esto es crucial para la investigación científica, donde los recursos suelen ser escasos.
Predicción de Peligros Volcánicos
La investigación de Gómez se centra en la aplicación de las PINNs para mejorar la elaboración de mapas de peligros volcánicos. Estos mapas son herramientas fundamentales para la gestión del riesgo, ya que permiten identificar las zonas que podrían verse afectadas por diferentes fenómenos volcánicos, como la dispersión de cenizas, los flujos de lava o los lahares.
«Los mapas de peligro actuales son buenas aproximaciones, pero muchas veces no consideran la totalidad de los escenarios posibles«, señala Gómez, quien añade que «las PINNs nos permiten incorporar información sobre eventos menos probables, pero que podrían tener un impacto significativo. Esto nos ayuda a generar mapas más completos y precisos, que a su vez contribuyen a una mejor toma de decisiones en caso de una erupción».
Gómez ha logrado resultados prometedores en la simulación de la dispersión de cenizas volcánicas utilizando PINNs. Sus modelos, entrenados con datos limitados y ecuaciones físicas, han logrado reproducir con alta fidelidad el comportamiento de las cenizas, demostrando el potencial de esta tecnología para la vulcanología.
Si bien la investigación se encuentra en una etapa inicial, los avances de Gómez abren un nuevo camino para la predicción de peligros volcánicos en Chile.
