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Científicos advierten en la revista Science de que, aunque detectamos cuándo un volcán va a despertar, seguimos siendo incapaces de predecir su duración, el volumen de lava o su violencia final.
La erupción del Tajogaite en La Palma nos tuvo 85 días mirando al suelo, pero también al reloj.
A pesar de que España cuenta con una monitorización de primer nivel, la ciencia tuvo que admitir una realidad incómoda: una vez que el volcán rompe a escupir fuego, nadie sabe cuándo se va a cansar.
Un nuevo estudio liderado por expertos de Islandia e Irlanda pone nombre a esas lagunas que nos impiden ver qué ocurre exactamente bajo nuestros pies, comparando nuestra capacidad actual con la de alguien que ve un coche a lo lejos: sabemos que viene, pero no si es un utilitario o un camión grande.
El problema de los sistemas cerrados
La mayoría de las erupciones catastróficas ocurren en lo que los geólogos llaman «sistemas cerrados».
Son volcanes con los conductos sellados donde la presión aumenta internamente como en una olla exprés hasta que el sistema colapsa.
Aunque la instrumentación actual permite detectar seísmos o deformaciones del terreno (a veces con solo unas horas de antelación), estos signos no son lineales.
Esto significa que un pequeño cambio en la presión no siempre produce un pequeño cambio en la superficie; a veces, una señal mínima precede a una explosión descomunal, y viceversa.
¿Por qué no basta con llenar el volcán de sensores?
Podríamos pensar que el problema se soluciona instalando más tecnología, pero la investigación publicada en Science sugiere que el obstáculo es estructural.
- Interacción compleja: Los distintos componentes del sistema volcánico interactúan de formas que la física aún no termina de modelar con precisión.
- Falta de visibilidad: Nuestra capacidad para estimar cuánto magma hay acumulado en las cámaras subterráneas es todavía muy limitada.
- Escala incierta: Podemos saber que una erupción es inminente, pero carecemos de herramientas para calcular su magnitud real antes de que ocurra.
La Inteligencia Artificial no es una «varita mágica»
En plena fiebre por el machine learning, muchos ojos miran hacia los algoritmos para encontrar la respuesta. Sin embargo, los investigadores Magnús T. Gudmundsson y Christopher J. Bean son claros: la IA tiene un problema de «entrenamiento».
Para que una inteligencia aprenda, necesita miles de ejemplos previos. Las grandes erupciones (como las de magnitud 8) son afortunadamente muy raras, lo que significa que no tenemos datos suficientes sobre sus precursores para alimentar a las máquinas.
La IA ayudará a encontrar tendencias en grandes bases de datos, pero no sustituirá al mapeo geológico tradicional ni a la química de los materiales.
Lecciones del pasado para el futuro
El impacto de un volcán no depende solo de su explosividad, sino de dónde esté y cuánto dure.
La erupción en 2010 del Eyjafjallajökull en Islandia no fue la erupción más grande de la historia, pero su ubicación y el tipo de ceniza paralizaron el cielo de Europa.
Para reducir la incertidumbre, el camino a seguir no es solo tecnológico, sino histórico.
Los expertos proponen combinar la recolección de datos en tiempo real con un estudio mucho más profundo de los restos de erupciones pasadas.
Solo entendiendo cómo se comportaron los gigantes de fuego en la antigüedad podremos mejorar las quinielas sobre cuándo y cómo decidirán despertar de nuevo.
Al final, la naturaleza nos recuerda que, por muchos sensores que coloquemos, el interior de la Tierra sigue guardándose sus mejores secretos para el último momento.
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