PROYECTOS
EQUIPO: Diana Mosquera, Francisco Gallegos,
Juan Daniel Vásconez, Karla Mosquera, Pedro Merino, Silvia Vallejo
INstituto geofísico EPN + MODEMAT
Desarrollo de un sistema de monitoreo volcánico con redes neuronales convolucionales (CNN)
Nuestra investigación, en colaboración con Modemat y el Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional, presenta un marco metodológico para desarrollar un sistema de monitoreo volcánico que combina imágenes térmicas con inteligencia artificial, diseñado específicamente para las necesidades de vigilancia volcánica en Ecuador. El sistema procesa imágenes en bruto capturadas por cámaras FLIR (formato .fff) mediante extracción de metadatos, análisis térmico y clasificación automatizada. El elemento clave del sistema radica en su procesamiento de tensores tridimensional que capturan tanto las dimensiones espaciales (coordenadas de píxeles x,y) como la evolución temporal (dimensión z) de los patrones térmicos. Este enfoque analiza simultáneamente tres aspectos fundamentales: información térmica, detección de bordes y umbrales en diferentes niveles de temperatura.
Para analizar estos datos, implementamos una arquitectura de Red Neuronal Convolucional de Múltiples Ramas. Esta arquitectura procesa los tres tipos de información térmica en paralelo, fusionando luego las características extraídas para generar una clasificación precisa del estado volcánico. El modelo se entrenó con un extenso conjunto de datos térmicos (aproximadamente 7 GB), implementando técnicas de regularización para garantizar su rendimiento en condiciones variables.
Los resultados son excepcionales: el sistema logra una precisión del 98.86% en la detección de eventos de emisión volcánica, con un rendimiento sólido para distinguir entre condiciones claras (87.70%) y nubladas (81.25%). Esta precisión convierte al sistema en una herramienta confiable para el monitoreo en tiempo real. Sus aplicaciones prácticas incluyen sistemas de alerta temprana para comunidades cerca de volcanes, monitoreo continuo de la actividad volcánica, mejora de la gestión de riesgos mediante información oportuna y avances en la investigación vulcanológica a través de datos más precisos y constantes.
El proyecto ha validado su aplicabilidad en escenarios de monitoreo real, funcionando efectivamente incluso bajo diferentes condiciones atmosféricas y ángulos de observación. Esta metodología puede implementarse en otros volcanes, contribuyendo significativamente a la seguridad de poblaciones vulnerables. Los resultados de esta investigación culminarán en la publicación de un artículo en una revista especializada, compartiendo esta metodología con la comunidad internacional de vulcanología y estableciendo un nuevo estándar en el monitoreo volcánico asistido por IA.
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