22 May, 2026




Científicos de la UNAM desvelan las cámaras magmáticas del Popocatépetl con inteligencia artificial

Un estudio pionero con IA revela la estructura interna del volcán, identificando dos reservorios de magma a gran profundidad.


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CIENCIA & TECNOLOGíA     26 Dic, 2025 17:16 h


Un equipo del Instituto de Geofísica de la UNAM, en colaboración con el Centro Nacional de Prevención de Desastres, ha logrado un mapeo sin precedentes del interior del Popocatépetl. Utilizando inteligencia artificial para analizar registros sísmicos de cinco años, los investigadores generaron una tomografía de alta resolución que reveló la presencia de dos cámaras magmáticas principales.

Estas se localizan a unos 10 kilómetros de profundidad y están compuestas en un 70 por ciento por roca cristalizada, según explicó la doctorante Karina Bernal Manzanilla. El hallazgo confirma hipótesis geológicas previas y ofrece una imagen detallada de la compleja estructura del coloso.

El contexto de este avance se enmarca en décadas de estudio del volcán más activo de México. Investigaciones petrológicas ya sugerían la existencia de hasta tres reservorios de magma en las profundidades del Popocatépetl.

La novedad radica en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, que enseñaron a un modelo computacional a diferenciar y clasificar automáticamente los distintos tipos de temblores volcánicos.


Esta tecnología permitió procesar masivos volúmenes de datos sísmicos con una precisión inédita, logrando visualizar los dos reservorios superiores y modelar estructuras hasta 30 kilómetros bajo la superficie. Las consecuencias de este descubrimiento son cruciales para la gestión de riesgos y la ciencia volcánica.

La identificación de que el material magmático está mayormente cristalizado y confinado aporta datos valiosos para entender su dinámica. Sin embargo, la imposibilidad de visualizar una posible tercera cámara más profunda mantiene abiertos interrogantes sobre los mecanismos de recalentamiento y activación.

Los hallazgos, publicados en revistas especializadas, sientan una nueva base para la monitorización. El equipo continúa investigando la pérdida de energía de las ondas sísmicas para validar los datos y refinar los modelos, lo que en el futuro mejorará la capacidad predictiva y los sistemas de alerta temprana para las poblaciones aledañas..


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