Un análisis con inteligencia artificial aplicado a una de las calderas volcánicas más grandes del planeta destapó una actividad sísmica mucho más intensa de lo que se creía. El estudio, publicado en Science Advances, fue desarrollado por científicos de la Universidad de Santander de Colombia y del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS), quienes identificaron más de 86.000 terremotos que antes no habían sido registrados bajo el Parque Nacional de Yellowstone.
El nuevo sistema, basado en aprendizaje automático, analizó los sismos ocurridos entre 2008 y 2022 y logró detectar enjambres sísmicos ocultos a lo largo de fallas geológicas jóvenes e irregulares. Hasta ahora, los registros históricos solo contabilizaban poco más de 8.600 eventos sísmicos en 15 años, pero la herramienta permitió precisar la cifra exacta: 86.276 terremotos. "Ahora tenemos un catálogo sísmico mucho más robusto bajo la caldera de Yellowstone", afirmó Bing Li, profesor de ingeniería en Western University.
Yellowstone, ubicado en Wyoming, esconde una caldera de grandes dimensiones, formada por el colapso del terreno tras erupciones pasadas. Gracias a esta base de datos ampliada, los expertos podrán mejorar las predicciones y estrategias de gestión frente a potenciales riesgos volcánicos, además de comprender mejor los procesos volcánicos y geotérmicos en una de las zonas más monitoreadas del mundo.
El informe también revela que más de la mitad de estos sismos (superan el 50%) se agruparon en enjambres: conjuntos de pequeños temblores interconectados que se concentran en zonas reducidas durante lapsos cortos. A diferencia de las réplicas convencionales, estos eventos se despliegan a lo largo de fallas inmaduras, más rugosas e irregulares que las que predominan fuera de la caldera o en California.
El hallazgo fue posible gracias a modelos de machine learning que reanalizaron las ondas sísmicas históricas. Antes, la revisión manual de las señales era un proceso lento y con limitaciones; ahora, la inteligencia artificial procesó grandes volúmenes de datos y detectó movimientos imperceptibles para el ojo humano. Los enjambres responden a complejos desplazamientos de fluidos subterráneos, mezclas de agua caliente y erupciones de líquidos a alta presión.
Las máquinas permitieron visualizar la actividad sísmica como fractales: patrones geométricos que se repiten a distintas escalas, similares a ramas de árboles o costas irregulares. Este enfoque fractal, combinado con el aprendizaje automático, posibilita caracterizar con precisión la rugosidad de las fallas activas bajo Yellowstone. "Si tuviéramos que hacerlo manualmente, sería imposible. Simplemente no es escalable", señaló Li.
La Gran Fuente Prismática ubicada en el Parque Nacional Yellowstone en Wyoming. Foto: Sociedad Geológica de EE. UU.
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