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Científicos ticos y extranjeros les siguen los pasos a las señales sísmicas volcánicas

 

l taller reunió a expertos en sismología, vulcanología, geología y computación de Francia, España, Italia, México, Guatemala, El Salvador, Nicaragua, Perú y Costa Rica

El taller reunió a expertos en sismología, vulcanología, geología y computación de Francia, España, Italia, México, Guatemala, El Salvador, Nicaragua, Perú y Costa Rica

Costa Rica es un país con un territorio pequeño, pero abundante en sismicidad, tanto sismos de origen tectónico (temblores) como aquellos asociados a la actividad volcánica.

Desde la Red Sismológica Nacional (RSN) de la Universidad de Costa Rica (UCR) y el Observatorio Vulcanológico y Sismológico de Costa Rica (OVSICORI) de la Universidad Nacional (UNA) existe una infraestructura de sensores para monitorear las señales sísmicas de origen tectónico; sin embargo, con los sismos volcánicos el asunto es más complejo.

Esta semana el Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT-CONARE) fue la sede del taller “Reconocimiento automático de señales sismológicas”, que reunió a expertos en sismología, vulcanología, geología y computación de Francia, España, Italia, México, Guatemala, El Salvador, Nicaragua, Perú y Costa Rica.

Este taller fue organizado por la Red en Sismología Computacional para el Estudio de los Volcanes Activos de Costa Rica, integrada por investigadores de la RSN, el OVSICORI y el Colaboratorio de Computación Avanzada (CNCA) del CeNAT-CONARE. Este grupo cuenta con el respaldo y fondos otorgados por la Vicerrectoría de Investigación de la Universidad de Costa Rica.

Durante 5 días, los investigadores recibieron capacitación en el uso de un software de automatización de procesamiento de señales sismológicas volcánicas, un sistema desarrollado en la Universidad de Granada (España) y que posteriormente recibió la colaboración de la Universidad de Saboya Mont Blanc (Francia) y la Universidad de Udine (Italia).

Según explicó Mauricio Mora, director de la Escuela Centroamericana de Geología de la UCR, el objetivo del taller se centró en la transferencia de ese conocimiento europeo a investigadores latinoamericanos para luego aplicarlo a casos específicos en cada país.

El sismólogo Philippe Lesage, de la Universidad de Saboya Mont Blanc reveló que esta tecnología se ha venido desarrollando en Europa desde hace más de 10 años y permite reconocer eventos sísmicos de volcanes.

“Lo que sucede con los volcanes es que los sismos tienen su origen en diferentes fuentes, entonces es importante identificar y clasificar qué tipo de evento es para poder interpretar correctamente las observaciones”, declaró.

El sismólogo Philippe Lesage, de la Universidad de Saboya Mont Blanc

El sismólogo Philippe Lesage, de la Universidad de Saboya Mont Blanc

El investigador agregó que, por lo general, en los observatorios sismológicos se realizan estas clasificaciones manualmente, con la desventaja de que si se produce una emergencia hay poca capacidad de reacción debido a la cantidad y complejidad de los datos.

“La idea es utilizar una tecnología de reconocimiento de la voz como la que incorporan los teléfonos inteligentes, por ejemplo, y adaptarla al reconocimiento de la señal sísmica”, detalló.

El primer paso es “enseñarle” al sistema a reconocer la información que se desprende de las señales sismológicas volcánicas. Para eso es necesario elaborar bases de datos  de eventos y luego el sistema entra en una fase de “entrenamiento” y construye modelos en los que se clasifican estos eventos, como una especie de catálogo.

Posteriormente se pasa a la etapa de reconocimiento automático: “se le envían al sistema señales desconocidas y él tiene que identificarlas y clasificarlas según su tipo”.

Durante este taller los participantes se familiarizaron con el sistema y aprendieron a elaborar las bases de datos que sirven como insumo para el reconocimiento de señales.

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Esteban Meneses, director del Colaboratorio Nacional de Computación Avanzada (CNCA) del Centro Nacional de Alta Tecnología (CeNAT-CONARE)

Ventajas

Tanto Mora como Lesage expresaron que esta tecnología es una herramienta muy útil para agilizar y optimizar el análisis de datos recabados por las estaciones sismológicas.

“Ya logramos superar la barrera tecnológica en términos de equipamiento, pero necesitamos procesar grandes cantidades de datos que se recolectan por lo que es fundamental la automatización, especialmente en el área de sismología volcánica”, declaró Mora.

De acuerdo con Mora, las señales sismológicas asociadas a volcanes son mucho más complejas que las tectónicas. “Es una amplia gama de señales que responde a diferentes tipos de fluidos y procesos que ocurren dentro de un volcán. Para poder analizar la información tenemos que recibir toda la señal, procesarla, clasificarla, localizarla y esa localización también es complicada”, declaró.

El geólogo considera al Colaboratorio Nacional de Computación Avanzada (CNCA) del CeNAT como un socio estratégico en este proceso. “Estamos en la era del aprendizaje automático, del Big Data, Deep Learning.. todo este universo informático permite mejorar el procesamiento, la interpretación de los procesos naturales. Desde que empezamos a interactuar con el CeNAT ha sido muy rico el proceso, hemos aprendido mucho. Es un centro que cuenta con la infraestructura computacional y los profesionales adecuados para todo este cambio”, anotó.

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