Esta metodología, que ya ha sido validada con éxito en las erupciones del volcán Tajogaite en La Palma -archipiélago de las Canarias- (2021) y el Volcán de Fuego de Colima (México), analiza en tiempo real parámetros sísmicos para anticipar eventos eruptivos y caracterizar su comportamiento, informó la universidad española.

El estudio, en el que participan también investigadores de la Universidad de Colima (México), el centro español Involcan de Tenerife y la Universidad de Canterbury (Christchurch, Nueva Zelanda), sienta las bases para una nueva generación de herramientas de pronóstico de erupciones volcánicas, sostienen los investigadores.

Este novedoso enfoque se basa en el análisis conjunto de tres parámetros sísmicos específicos: la entropía de Shannon, el índice de frecuencia y la curtosis.

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 que la curtosis es eficaz para detectar eventos sísmicos impulsivos.

Según los investigadores, la implantación de esta metodología en los sistemas de monitorización volcánicas representa un salto cualitativo en la seguridad.

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El modelo, desarrollado por científicos del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL), del Centro Alemán de Investigación Oncológica (DKFZ) y de la Universidad de Copenhague, fue entrenado con información clínica de 400.000 personas del Reino Unido y se probó con datos de casi dos millones de personas en Dinamarca.

Bautizado Delphi-2M, el modelo pudo predecir la probabilidad de más de mil enfermedades basándose en el historial médico de una persona con una precisión igual o superior a la de otras herramientas.

Además, logró simular trayectorias de salud de hasta 20 años para una persona y generar datos sintéticos que protegen la privacidad de los pacientes pero siguen siendo útiles para entrenar otros modelos de IA.

Los autores defienden que su herramienta podría ayudar a identificar a las personas con mayor riesgo de padecer enfermedades, orientar los programas de detección y apoyar la planificación a largo plazo de los servicios sanitarios.

«Nuestro modelo de IA es una prueba de concepto que demuestra que es posible que la IA aprenda muchos de nuestros patrones de salud a largo plazo y utilice esta información para generar predicciones significativas», sostiene Ewan Birney, director ejecutivo interino del EMBL.

Confluencia de enfermedades

La IA ofrece potentes herramientas para identificar patrones en la progresión de las enfermedades mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de historiales de pacientes, pero el potencial completo de estos modelos, especialmente a escala poblacional, sigue sin explorarse en gran medida.

En ese contexto, Delphi-2M fue entrenado para detectar patrones en la aparición de determinadas enfermedades en relación con otros eventos en los historiales de los pacientes, como factores relacionados con el estilo de vida y otras afecciones de salud.

«Los eventos médicos suelen seguir patrones predecibles. Nuestro modelo aprende esos patrones y puede pronosticar resultados de salud futuros. Nos permite explorar lo que podría suceder basándonos en el historial médico de una persona y otros factores claves», afirma Tom Fitzgerald, científico del Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL (EMBL-EBI).

Según sus autores, el modelo funciona especialmente bien en afecciones con patrones de progresión claros y consistentes, como ciertos tipos de cáncer, ataques cardíacos y septicemia (infecciones en la sangre).

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Fuente de imagen referencial: EFE/KAREN ARNOTT/EMBL-EBI

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Desarrollada por Microsoft, esta herramienta de inteligencia artificial (IA) puede superar -según la publicación científica- las previsiones existentes sobre el sistema terrestre, permitiendo una previsión más precisa y eficaz de la calidad del aire, las trayectorias de los ciclones tropicales y la dinámica de las olas oceánicas, así como una predicción meteorológica de alta resolución.

Microsoft ya dio a conocer este modelo el pasado año; hoy publica sus características en Nature.

Las previsiones del sistema terrestre proporcionan información sobre una serie de procesos, como el tiempo, la calidad del aire, las corrientes oceánicas, el hielo marino y los huracanes, y sirven como herramientas integrales para proporcionar alertas tempranas de fenómenos extremos.

Estas se basan en complejos modelos elaborados a partir de décadas de datos, que exigen un gran esfuerzo informático y a menudo requieren superordenadores y equipos completos para su mantenimiento.

Los recientes avances en IA han demostrado ser prometedores en cuanto a rendimiento y eficacia predictiva; sin embargo, su uso en la previsión del sistema terrestre no se ha explorado a fondo, señala Nature.

Modelo de IA

Paris Perdikaris, de la Universidad de Pensilvania (Estados Unidos), y su equipo han desarrollado Aurora, un modelo de IA entrenado con más de un millón de horas de datos geofísicos -obtenidos de satélites, radares y estaciones meteorológicas, simulaciones y pronósticos-.

El modelo Aurora, que genera pronósticos en segundos, supera a otros existentes en calidad del aire, olas oceánicas, trayectorias de ciclones tropicales y meteorología de alta resolución con un coste computacional inferior al de los métodos de previsión actuales.

«Con la capacidad de ajustarse con precisión para diversas aplicaciones a un coste moderado, Aurora representa un paso notable hacia la democratización de predicciones precisas y eficientes del sistema terrestre», escriben los autores en su artículo.

Los investigadores, también de Microsoft Research y de las universidades de Ámsterdam y Cambridge, entre otros, informan de que el modelo obtuvo mejores resultados que siete centros de pronóstico en las predicciones de trayectorias ciclónicas a 5 días en el 100 % de los objetivos medidos y en el 92 % de los objetivos para las predicciones meteorológicas a 10 días.

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Fuente de imagen referencial: EFE/DIVYAKANT SOLANKI

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Así lo aseguró a EFE el director de la Red Sísmica Nacional de España, Juan Vicente Cantavella, que recordó que «no hay un método actualmente por el cual se puedan predecir los terremotos».

«Lo que sí que podemos hacer es, en términos probabilistas, decir cuáles son las probabilidades de que en un determinado lugar y para un intervalo de tiempo determinado se supere cierto nivel de movimiento. Y eso tiene mucha utilidad», destacó.

Un terremoto es una liberación brusca de energía que ocurre en zonas de discontinuidad llamadas fallas tectónicas, donde se produce un deslizamiento entre las placas, y que viaja en forma de ondas sísmicas hasta la superficie.

Si sabemos la probabilidad que hay de que un seísmo de cierta magnitud ocurra en un lugar en un período de tiempo concreto, «podemos establecer un nivel de riesgo que queremos asumir y construir todas las edificaciones, todas las casas, pensando que deben resistir ese nivel de movimiento», señaló el experto.

Por ejemplo, se pueden realizar mapas de peligrosidad para medir, en un período de 50 años, la aceleración máxima con la que vibra el suelo que se va a producir con una probabilidad del 90 %, y así construir en función de ese riesgo sísmico concreto.

También hay que tener en cuenta el nivel de riesgo que se quiere asumir: «Si vamos a construir una central nuclear, el nivel de riesgo queremos que sea mucho menor. Entonces iremos a otro mapa que nos dé la probabilidad, por ejemplo, de un 98 % de que no se exceda una aceleración determinada y construiremos respecto a esa aceleración».

Esas probabilidades no permiten saber si un terremoto va a ocurrir dentro de un mes o en 20 años, aunque hay zonas más propensas a los temblores debido a la propia tectónica de placas.

Zonas de riesgo sísmico

Un seísmo puede darse en cualquier lugar, pero son más habituales en los bordes de las placas, donde se producen los movimientos de unos bloques respecto a otros.

Es el caso de Birmania, que está localizada encima de la falla de Sagaing, una fractura en el terreno de más de 1.200 kilómetros que atraviesa el país de norte a sur entre las placas India y Euroasiática y que ha sufrido seis terremotos con magnitud igual o superior a 7 en los últimos 125 años.

«La magnitud es un parámetro que utilizamos los que estudiamos los terremotos para medir su tamaño. Atiende a cómo de grande es la falla donde se produce la ruptura del terreno y cuál es el deslizamiento de un bloque respecto al otro», explicó Cantavella.

Es uno de los factores, junto a la distancia del foco y al tipo de suelo, que determinan el nivel de devastación de un seísmo, además de las construcciones del lugar afectado: «Si estamos en un desierto y sentimos un terremoto, lo más que puede pasar es que nos caigamos. No se producirían daños. En realidad se producen daños en los sitios donde hay construcciones«.

Además de la magnitud, los sismólogos trabajan con el concepto de intensidad, que mide cómo es el movimiento del suelo en cada uno de los lugares afectados, por lo que «un mismo terremoto tiene distintas intensidades dependiendo de dónde la miramos».

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El país magrebí sufrió el pasado septiembre un fuerte sismo en varias provincias montañosas del Atlas y causó la muerte de cerca de 3.000 personas.

El proyecto, que se pondrá en marcha en un año y que contará con una financiación de 824.000 euros aportada por Japón, tiene como objetivo ayudar a la comunidad científica a comprender mejor los riesgos sísmicos, concretamente en la zona de Al Haouz que sufrió el sismo del pasado septiembre, según indicaron los promotores del proyecto en un acto celebrado en Rabat.

El director representante de la Unesco para el Magreb, Eric Falt, señaló que este proyecto pretende reforzar la red marroquí de predicción y prevención de terremotos, «elevar el nivel de competencias de los profesionales marroquíes en sismología», así como implementar iniciativas de sensibilización y educación para preparar mejor a las poblaciones locales a los riesgos sísmicos.

La iniciativa abarca también la cooperación científica entre investigadores marroquíes y japoneses y la formación de doctorandos marroquíes en este ámbito en Japón.

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Fiorella Tagliafico R.

Con información de EFE Servicios y redes sociales

Fuente de imagen referencial: EFE/ Fatima Zohra Bouaziz

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