TRANSFORMACIÓN EN GEOFÍSICA INTERNACIONAL: EL ROL DE LA MODELACIÓN MATEMÁTICA
Geofísica Internacional (GI) es una es una destacada revista científica mexicana que, desde su fundación en 1961, ha sido un pilar en la publicación de investigaciones geofísicas en América Latina y, más recientemente, en otras regiones del mundo. Publicada por el Instituto de Geofísica de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) bajo el auspicio de la Unión Geofísica Mexicana, GI ha experimentado una significativa reestructuración en el último año. Entre los cambios más destacados, se ha definido una nueva organización editorial con áreas de publicación específicas: Estudios Espaciales y Planetarios, Fluidos Geofísicos, Tierra Sólida y Geofísica, y Geología y Geoquímica Somera, cada una bajo la dirección de un editor en jefe. En este contexto, la modelación matemática y computacional, junto con el auge de modelos basados en datos utilizando inteligencia artificial (IA), destacan como herramientas esenciales en geofísica. Estas metodologías permiten no solo el análisis, la predicción y la simulación de fenómenos naturales complejos, sino también la extracción de patrones y la generación de modelos predictivos a partir de grandes volúmenes de datos geofísicos. El proceso tradicional de modelación matemática se construye a través de varias etapas fundamentales: se inicia con un modelo conceptual, que representa una interpretación simplificada del fenómeno físico; luego, este concepto se traduce en un modelo matemático, basado en ecuaciones que describen los principios físicos subyacentes. Posteriormente, el modelo matemático se discretiza en un modelo numérico que permite resolver las ecuaciones de manera aproximada mediante algoritmos específicos. Finalmente, el modelo numérico se implementa en un modelo computacional, optimizado para ser ejecutado en plataformas de simulación, facilitando la exploración de escenarios no experimentales y la predicción de eventos futuros. Con el desarrollo de la IA, los modelos basados en datos complementan este enfoque tradicional, permitiendo el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones que pueden ser difíciles de modelar exclusivamente mediante ecuaciones físicas. Estos modelos, entrenados mediante técnicas de aprendizaje automático, ofrecen nuevas perspectivas para mejorar la precisión de las simulaciones y para abordar problemas geofísicos donde los datos son abundantes pero los modelos físicos son incompletos o inciertos. Esta integración de métodos tradicionales y basados en datos no solo permite una representación precisa y estable de los procesos geofísicos, sino que también es clave en la verificación y validación de los modelos, garantizando que las simulaciones reflejen con exactitud las observaciones empíricas. En esta plática, se presentará un análisis estadístico de estudios de modelación matemática, computacional y modelos basados en datos publicados en Geofísica Internacional, y se discutirá la importancia de establecer un área en este tema dentro de la revista. La creación de esta área fortalecerá el perfil académico de GI, proporcionando una plataforma sólida para la publicación de investigaciones innovadoras en este campo y abordando una necesidad emergente en la región.