Un equipo del Instituto de Geofísica de la UNAM ha logrado un avance sin precedentes en el estudio del coloso, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA) y la interferometría sísmica. Estos métodos han permitido obtener imágenes detalladas de su estructura interna, lo que podría revolucionar la forma en que se monitorea y comprende su actividad.

El trabajo, liderado por Leonarda Esquivel Mendiola y Karina Bernal Manzanilla, con la asesoría de los expertos Marco Calò y Arturo Iglesias Mendoza, se basa en datos recolectados durante tres décadas por estaciones de la red sísmica del Cenapred y otras adicionales del instituto. Este esfuerzo permitió analizar la actividad del volcán a una profundidad de hasta 10 kilómetros, revelando al menos dos zonas principales de acumulación magmática, desafiando la idea de una única cámara.

Esquivel utilizó interferometría sísmica, técnica similar a una radiografía médica, que aprovecha el ruido ambiental para mapear el subsuelo. Mientras tanto, Bernal Manzanilla aplicó aprendizaje automático (Machine Learning) para clasificar y analizar rápidamente tipos de sismos, logrando resultados que de forma manual habrían requerido meses.

Estas investigaciones, publicadas en revistas científicas internacionales, no solo aportan datos inéditos sobre el Popocatépetl, sino que también subrayan el potencial de la IA para agilizar procesos cruciales en Protección Civil. Según Calò, mientras los analistas tradicionales tardan semanas en evaluar datos, la IA puede realizarlo en horas, facilitando decisiones rápidas en situaciones de emergencia.