Inteligencia artificial: las predicciones de erupciones volcánicas podrían volverse realidad

De los 1500 volcanes activos de todo el mundo, alrededor del 6 por ciento entra en erupción cada año, o entre 50 y 85. Menos de la mitad de todos los volcanes tienen sensores y son aún menos los que se considera que están bien monitoreados, que es el resultado de altos costos y dificultades en equipamiento de mantenimiento en dichos despiadados entornos. Aquellos que se cree están inactivos raramente se monitorean, a pesar de las sorpresas que pueden llegar a dar como la erupción del Chaitén, Chile, en 2008, luego de 8000 años de inactividad.

Hoy en día, los vulcanólogos están recurriendo a las imágenes por satélite y a la inteligencia artificial para  prestar especial atención a una mayor cantidad de volcanes y, en última instancia, a las predicciones sobre las erupciones volcánicas. Actualmente, MOUNTS (Monitoring Unrest from Space), monitorea 18 volcanes, entre los cuales están el volcán de Fuego de Guatemala y el volcán Etna de Italia.

Dado que 800 millones de personas viven en un rango de 99 kilómetros alrededor de algún volcán activo, hay muchas razones para aumentar el monitoreo.

Según Sébastien Valade, líder de proyecto de MOUNTS e investigador de la Universidad Técnica de Berlín, a lo largo de toda la historia, los seres humanos se han asentado alrededor de los volcanes, incluso de los peligrosos, en gran medida, porque el suelo volcánico es muy fértil.

Un reciente informe en Remote Sensing describe cómo MOUNTS utiliza múltiples conjuntos de datos para prestar monitoreo continuo a los volcanes, buscando cambios en las señales que usualmente significan una modificación en la actividad volcánica. Estas señales (deformaciones en el suelo, emisiones de gases y aumentos de temperatura) pueden detectarse a diferentes longitudes de onda a través del espectro electromagnético y todas son capturadas por imágenes satelitales distintas. Pero, semejante conjunto de datos, y uno que se actualiza regularmente, es difícil de revisar manualmente. Así que, parte de la fase inicial del proyecto era ver si los algoritmos de aprendizaje automático podrían integrarse en el proceso de análisis de datos. Los investigadores desarrollaron una red neural artificial, un tipo de IA, para detectar automáticamente las deformaciones, un signo de que el magma se está moviendo en el subterráneo. La red neural podría comparar dos fotos de diferentes días e identificar cualquier cambio.

“No queremos monitorearlos todo el tiempo”, señala Andreas Ley, investigador de TU Berlin quien trabajó en MOUNTS. “Queremos que el sistema nos diga cuando algo interesante suceda”.

Identificando erupciones

MOUNTS ya ha podido detectar señales de varias erupciones recientes, entre las cuales se encuentra la erupción del Erta Ale en Etiopía, así como también las erupciones en Hawái e Italia. Asimismo, el sistema detectó una deformación relacionada con la erupción del mes pasado en el  volcán Piton de la Fournaise, y envió alertas de correo electrónico automática a los usuarios que se inscribieron para recibir actualizaciones. A partir de ahora, cualquier investigador puede acceder libremente a toda la información de MOUNTS en línea.

Pero el proyecto y los casos de uso tienen que superar algunos problemas. La IA puede confundirse por cómo el vapor de agua en la atmósfera distorsiona las imágenes satelitales, así como también al comparar dos fotos de la misma zona, pero en diferentes estaciones y con diferente cobertura arbórea.  Asimismo, no quita la necesidad de los costosos sensores de tierra.

Aunque los satélites brindan monitoreo cuando no están disponibles los sensores de tierra, no cubren todas las situaciones. Algunas erupciones pueden detectarse con dos años de anticipación; otras pueden mostrar signos solo 10 minutos antes, pero las imágenes satelitales pueden detectarla con la suficiente antelación como para evacuar o alertar a los residentes.

No obstante, es pronto para establecer lo que IA puede hacer respecto del monitoreo de volcanes y nuestro conocimiento de las erupciones. El próximo paso para MOUNTS es usar IA para combinar la información de las emisiones de gas, los aumentos de temperatura y las deformaciones del suelo para ver si dicha integración puede generar mejores predicciones.

“Estamos intentando que IA detecte señales más complejas que son más difíciles de reconocer sin IA”, menciona Valade.

Ojos donde no los había

La gran parte de ese progreso recae en las imágenes libres proporcionadas por los satélites gubernamentales como los Sentinels europeos y los Landsats estadounidenses. Anteriormente, las imágenes satelitales eran costosas y obligaban a los investigadores a concentrarse solo en un par de volcanes. Fabien Albino, investigador de la Universidad de Bristol, Reino Unido, quien trabajó en un proyecto que ejecutó 30.000 imágenes de 900 volcanes a través de un algoritmo de aprendizaje automático, y pudo filtrar unas cien que posiblemente mostraron las deformaciones del suelo, señala que, hoy, es posible mirar mucho más.

“Es mucho más de lo que pudimos hacer en el pasado”, señala Albino.

Incluso, estos proyectos con satélite podrían ser de gran ayuda para los países en desarrollo, que son los que, en general, tienen menos estaciones de monitoreo del suelo. Una alerta que se basa en información de imágenes satelitales podría permitir a los países usar sensores y realizar un mayor monitoreo del suelo cuando fuera necesario, lo que posibilitaría una mejor planificación para las evacuaciones. Albino señaló que su equipo está trabajando con varios colegas en Etiopía y Ecuador para averiguar qué tipo de información les permitiría a los países reaccionar mejor ante posibles amenazas.

“No tenemos el derecho de decirles a las autoridades locales si evacuar o no”, agrega. “Pero podemos ofrecer un mejor conocimiento”.