IA mapea el interior terrestre: seis estructuras a 2.900 km

Un equipo internacional de investigadores identificó seis estructuras geológicas ocultas a 2.900 kilómetros de profundidad usando inteligencia artificial y aprendizaje profundo. El trabajo se enfocó en el límite entre el manto rocoso y el núcleo externo líquido, un área que no puede explorarse de forma directa.

El análisis se basó en el procesamiento masivo de ondas producidas por terremotos de magnitud superior a 6 ocurridos entre 1990 y 2024. Como el acceso físico a esa profundidad es imposible, la sismología aprovecha las fluctuaciones en la velocidad y la trayectoria de las ondas para inferir lo que ocurre en el interior.

Señales débiles frente al ruido

El principal reto fue distinguir señales débiles de ruido de fondo generado por las estaciones de monitoreo. Para resolverlo, los científicos entrenaron un modelo automatizado que examinó más de dos millones de registros de formas de onda.

El resultado fue un mapa global con seis áreas de alta probabilidad de albergar potentes dispersores sísmicos. Además, el sistema permitió aislar 174.929 precursores PKP, ondas ligeras que se dispersan al chocar con irregularidades profundas, ampliando de manera notable el volumen de evidencia disponible para este tipo de análisis. Para la gente, el efecto indirecto es que mejora la base con la que se entiende la dinámica profunda del planeta, un insumo para futuros modelos geofísicos.

ULVZ y acumulaciones termoquímicas

El mapa también aportó indicios de múltiples zonas de velocidad ultrabaja (ULVZ), regiones donde las ondas se desaceleran de forma marcada. Los autores plantearon que estas estructuras podrían estar relacionadas con acumulaciones termoquímicas.

Según la interpretación del estudio, esas acumulaciones podrían incluir restos de antiguas placas tectónicas hundidas, fusiones parciales o interacciones complejas con el núcleo. Lo que se sabe es que el método detectó patrones consistentes en los datos sísmicos; lo que falta por confirmar es la composición exacta, la temperatura y la densidad de cada región, que requieren modelados tridimensionales posteriores.

Qué sigue para el manto profundo

El trabajo, publicado el 23 de agosto de 2026 en la revista Journal of Geophysical Research: Solid Earth, abre una vía para refinar la cartografía del manto inferior con herramientas de IA. Como siguiente paso, los investigadores deberán contrastar las seis zonas detectadas con simulaciones tridimensionales y análisis adicionales.

Para los lectores, la recomendación práctica es seguir la evolución de estos resultados en estudios que incorporen modelado 3D y nuevas tandas de datos sísmicos. El cierre del estudio deja una conclusión clara: la inteligencia artificial puede ampliar la exploración de regiones inaccesibles del planeta, y en este caso permitió señalar estructuras a 2.900 km que antes no se habían reconocido.