Chileno crea sistema para pronosticar erupciones volcánicas mediante inteligencia artificial y datos sísmicos

Un sistema para pronosticar erupciones volcánicas a partir de inteligencia artificial y datos sísmicos es lo que desarrolló el investigador del Departamento de Geofísica (DGF) y del Programa Riesgo Sísmico (PRS) de la Universidad de Chile, Leoncio Cabrera. El modelo, publicado en la revista Seismological Research Letters, es capaz de pronosticar, con un margen de anticipación de entre 5 y 75 horas, la ocurrencia de una erupción volcánica, gracias a técnicas de machine learning. El prototipo expuesto en el artículo, titulado “Modelo de pronóstico de erupciones para el volcán Copahue (Andes del Sur) utilizando datos sísmicos y machine learning: una interpretación conjunta con datos geodésicos (GNSS e InSAR)”, contó también con la participación de las y los investigadores de la Universidad de Canterbury, Christchurch, Nueva Zelanda, Alberto Ardid y David Dempsey; de CONICET–Universidad Nacional de Río Negro, Argentina, Iván Melchor; de la Universidad de Chile, Sergio Ruiz, Blanca Symmes-Lopetegui y Francisco Delgado; del Centro Sismológico Nacional (CSN) de la U. de Chile, Juan Carlos Báez; de Universidad Católica del Maule, Pablo Martinez-Yáñez; y de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda, Shane Cronin.