Uno de los mayores desafíos para las Geociencias en el siglo XXI es integrar de manera eficiente diferentes datos geofísicos, inteligencia artificial y técnicas de asimilación de datos. Esta integración promete mejorar significativamente la detección de la actividad precursora de eventos geológicos extremos, facilitando así el diseño de estrategias de predicción de desastres naturales como erupciones volcánicas y terremotos de gran magnitud. En esta charla, presentaré algunos de los proyectos que estamos actualmente desarrollando en el Laboratorio de Modelización del Instituto de Geofísica de la Universidad de Alaska Fairbanks, y en el Observatorio de Volcanes de Alaska. En particular, presentaré un estudio que demuestra cómo las metodologías basadas en machine learning permiten identificar patrones sutiles en la sismicidad de baja magnitud, los cuales son indicativos de la cercanía temporal y espacial de terremotos de gran magnitud. Específicamente, al combinar algoritmos random forest con datos de catálogos de terremotos, hemos descubierto que eventos significativos como la secuencia de terremotos de Ridgecrest (California; M6.4 y M7.1) en 2019 y el terremoto de Anchorage (Alaska; M7.1) en 2018 fueron precedidos por varias semanas de microsismicidad anómala. Además, también debatiremos sobre dos métodos innovadores basados en machine learning y en asimilación de datos que integran datos sísmicos, un modelo físico y algoritmos genéticos de optimización para monitorizar los cambios de presión dentro de volcanes activos y generar pronósticos de erupciones. Estos métodos han sido validados con éxito durante las recientes erupciones del volcán Shishaldin (Alaska) en 2023, y revelan que las erupciones fueron precedidas por significativos aumentos en la probabilidad de explosión volcánica, posiblemente debido a la acumulación de gases magmáticos bajo las capas más superficiales del volcán. Estos ejemplos demuestran que el análisis de datos geofísicos utilizando estrategias y metodologías avanzadas tiene un gran potencial para mejorar la vigilancia y la predicción de desastres geológicos en tiempo casi real.

o El reto de los datos geofísicos

o Aplicación de machine learning

o Asimilación de datos

o Ingeniería para la vigilancia volcánica y sísmica

o Predicción de desastres geológicos apoyada en inteligencia artificial

Dr. Társilo Girona, Geophysical Institute, University of Alaska Fairbanks. Alaska Volcano Observatory.

El Dr. Társilo Girona es modelizador de procesos geofísicos y científico de datos. Recibió su formación en la Universidad de Valencia y la Universidad Complutense de Madrid, siendo esta última donde obtuvo una Licenciatura en Física (2009) y un Máster en Geofísica y Meteorología (2010). En 2010, recibió una Beca Internacional de Posgrado de la Agencia para la Ciencia, la Technología y la Investigación (A*STAR) de Singapur para realizar su doctorado en la Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur. Con su investigación doctoral, centrada en desentrañar la dinámica de volcanes activos mediante nuevos análisis de datos y modelos físicos, obtuvo el Premio de Riesgos Naturales para Investigación de Posgrado 2016, otorgado anualmente por la Unión de Geofísica Americana a "contribuciones destacadas a la investigación de riesgos naturales por parte de un joven científico”. En diciembre de 2018, obtuvo un Certificado en Ciencia de Datos por la Universidad de California, Los Ángeles. Entre febrero de 2015 y agosto de 2017, Társilo trabajó como Investigador Postdoctoral en el Observatorio Terrestre de Singapur, el Instituto de Tecnología de Georgia y la Universidad de Brown. Desde agosto de 2017 hasta junio de 2020, fue Investigador Postdoctoral de la NASA en el Jet Propulsion Laboratory, Instituto Tecnológico de California (Caltech). Con su trabajo postdoctoral en NASA, que integró el análisis de terabytes de datos de teledetección y modelos basados en procesos, obtuvo el Premio a Investigación Postdoctoral Sobresaliente de JPL 2019. Desde septiembre de 2020, Társilo trabaja como Profesor de Investigación en el Instituto de Geofísica de la Universidad de Alaska Fairbanks (UAF-GI), y es miembro del Observatorio de Volcanes de Alaska. En 2022, fue nombrado Líder del Grupo de Vulcanología del UAF-GI, y recientemente fue galardonado con el Premio a Joven Científico de la IUGG 2023. Este es un alto honor otorgado por la Unión Internacional de Geodesia y Geofísica a científicos jóvenes por "investigaciones destacadas en ciencias de la Tierra y el espacio y por su cooperación internacional en la investigación". Hasta la fecha, Társilo ha publicado 25 artículos en revistas científicas destacadas, incluyendo Nature Geoscience, Science y Proceedings of the National Academy of Sciences, además de haber realizado 69 contribuciones en conferencias internacionales. Actualmente, Társilo lidera tres proyectos financiados por NASA y participa como Co-Investigador en otros cuatro proyectos financiados por NASA, la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos y el Servicio Geológico de los Estados Unidos.

Sesión online a través de Collaborate en la sala del curso de Aula Virtual del programa de doctorado, con compartición de una copia de la presentación en PDF.