• Silvano Ulices Que Salinas, postdoctorante del CCT-UV, es especialista en el tema e impartió ponencia
• A iniciativa del Observatorio Sismológico y Vulcanológico de Veracruz, y CA Volcanes, Sismos y Sociedad

Silvano Que, postdoctorante del CCT-UV, habló sobre “Redes neuronales artificiales en la investigación científica”

Claudia Peralta Vázquez

Fotos: Omar Portilla Palacios

23/06/2022, Xalapa, Ver.- Silvano Ulices Que Salinas, postdoctorante del Centro de Ciencias de la Tierra (CCT) de la Universidad Veracruzana (UV), dictó la conferencia “Redes neuronales artificiales en la investigación científica”, en la que se refirió al empleo de herramientas para el análisis del comportamiento automatizado de los volcanes.

La exposición tuvo lugar el pasado 15 de junio de manera virtual, por Facebook, a iniciativa del Observatorio Sismológico y Vulcanológico de Veracruz (OSV) y el Cuerpo Académico (CA) Volcanes, Sismos y Sociedad.

La ponencia del Maestro y Doctor en Ciencias Físicas por el Instituto de Física y Matemáticas de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo (UMSNH), se centró en la aplicación de tecnologías modernas a la investigación científica.

En este sentido, habló sobre las redes neuronales artificiales, herramienta enfocada en simular de alguna manera el cerebro, o cómo aprende.

Explicó que las redes neuronales artificiales son uno de los exponentes de la inteligencia artificial, bajo el paradigma del aprendizaje automático, que hace posible que las máquinas puedan ejecutar tareas o funciones que no éramos capaces de automatizar con los sistemas convencionales.

Una red neuronal artificial está formada por neuronas artificiales que son unidades o nodos que reciben información del exterior o de otras neuronas, las procesan y generan un valor de salida que alimenta a otras neuronas de la red o son la salida hacia el exterior de la red.

Es algo de lo cual en el CCT se ha trabajado, dijo, siempre pensando en el problema, qué se quiere hacer, cómo pueden usarse estas herramientas para atacarlo, y su implementación en la vulcanología.

Al respecto, mencionó la situación de muchos volcanes de los cuales no se sabe si están despiertos, tampoco es posible descifrar en qué momento su actividad aumentará o disminuirá.

La exposición se realizó virtualmente, a iniciativa del Observatorio Sismológico y Vulcanológico de Veracruz

“Es importante que cada evento que caracteriza la vida de un volcán pueda identificarse o clasificarse, eso es lo que quisiéramos hacer.”

Durante la ponencia, en donde mostró imágenes de eventos tectónicos del volcán Popocatépetl, es decir, elementos que conforman un día de eventos sísmicos, dijo que lo ideal no sólo sería detectarlos y ubicarlos, sino cuándo inician y cómo terminan.

También, identificar si son eventos tectónicos o clasificarlos como derrumbes, ruido de origen externo al volcán, de baja y alta frecuencia. Con ello, podrá mejorarse la investigación científica del grupo del CA, y el conocimiento en el comportamiento de cada volcán.

El científico dio a conocer que en el CCT están enfocados en el Pico de Orizaba, el volcán más grande de México, “queremos saber su actividad, qué tan a menudo ocurren, si son pequeños, moderados, todo en tiempo real”.

Dentro de esta detección, identificación y o clasificación de eventos sísmicos, lo fundamental en el CCT ha sido la implementación de sensores de banda ancha en los alrededores del volcán, sobre sus faldas y en la montaña, con el fin de hacer mediciones de las trazas sísmicas del volcán y la información llegue en tiempo real al OSV para su estudio.

“Para llevar a cabo la identificación de eventos, detección y clasificación se requiere de un segundo paso, hay que limpiar y procesarlo, hay muchas cosas que van surgiendo, previo a una detección o identificación.”

Como paso final, se espera conseguir que todo análisis del comportamiento del volcán sea automatizado, si aumentan, disminuyen y con qué tendencia.

  Subrayó que para ello existen diversas herramientas, y en el CCT se ha elaborado un algoritmo para la detección de eventos volcánicos; se trata del STA/LTA, el cual procesa las señales sísmicas filtradas en dos ventanas temporales móviles: una ventana promediada a corto plazo.

La STA mide la amplitud “instantánea” de la señal sísmica y vigila los sismos. La LTA se ocupa de la amplitud media actual del ruido sísmico.

Cabe señalar que las líneas de investigación de Silvano Que se centran en la dinámica de fluidos computacionales con el uso de métodos numéricos, y en la aplicación de redes neuronales artificiales en diferentes áreas de la física, entre las que destacan: la dinámica de fluidos, oceanografía física, fluidos complejos, física médica y vulcanología.