Preparando un monitoreo más sistemático del volcán Pico de Orizaba usando herramientas modernas de redes neuronales e Inteligencia Artificial
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Palabras clave

Volcán
monitoreo
inteligencia artificial
red neuronal
algoritmo Volcano
Monitoring
Artificial Intelligence
Neuronal Network
Algorithm

Cómo citar

Que Salinas, S. U., Sieron, K., Córdoba Montiel, F., Torres-Orozco , R. ., Juárez Cerrillo, S. F., Castro-Artola, Óscar ., & Arámbula, R. (2022). Preparando un monitoreo más sistemático del volcán Pico de Orizaba usando herramientas modernas de redes neuronales e Inteligencia Artificial. UVserva, (14), 54–64. https://doi.org/10.25009/uvs.vi14.2895

Resumen

El monitoreo de volcanes que muestran actividad eruptiva de cualquier naturaleza es muy importante para anticipar una erupción inminente y en consecuencia, alertar oportunamente a las autoridades encargadas de la protección de la población potencialmente expuesta. Sin embargo, los volcanes en estado de quietud o reposo deben monitorearse de igual forma, con una red básica de instrumentos. Las razones para ello son múltiples: 1) conocer la actividad del volcán dormido o en reposo para reconocer eventuales cambios en el mismo que pueden indicar una reactivación; 2) el registro de actividad “secundaria” en medio de fases de actividad como son los procesos de remoción en masa, flujos de lodo o detrito (lahares), derrumbes (caída de rocas), deslizamientos, entre otros; 3) crear consciencia en la población y en autoridades de que la “montaña” es un volcán activo que puede representar un peligro para la población en su cercanía durante un proceso de reactivación y también en cualquier momento (procesos inter-eruptivos); 4) disponer de datos (de años) que permitan caracterizar al volcán. El Observatorio Sismológico y Vulcanológico (OSV) está en el proceso de crear un sistema de monitoreo semiautomatizado del volcán Pico de Orizaba, con apoyo del CENAPRED, UNAM-Juriquilla, y otros observatorios de volcanes con más experiencia como el Observatorio Vulcanológico de la Universidad de Colima y Centro de Monitoreo Vulcanológico y Sismológico (CMVS).

https://doi.org/10.25009/uvs.vi14.2895
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Citas

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SSN (2022): Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Servicio Sismológico Nacional, México. Dirección electrónica: http://www.ssn.unam.mx

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Derechos de autor 2022 Silvano Ulices Que Salinas, Dra. Katrin Sieron, Francisco Córdoba Montiel, Rafael Torres-Orozco , Sergio Francisco Juárez Cerrillo, Óscar Castro-Artola, Raúl Arámbula