El Grupu de Problemes Inversos, Optimización y Aprendizaxe Automáticu del Departamentu de Matemátiques de la Universidá d'Uviéu, en collaboración con investigadores franceses del Grupu I2-CNRS de la Universidá de Burdeos, diseñó un algoritmu que dexa analizar la incertidume acomuñada a les técniques d'imaxe xeofísiques que s'utilicen para estudiar la estructura del sosuelu. Con esta investigación llogróse determinar la estructura xeolóxica y xeofísica de la cueva francesa de Lascaux, referencia del arte paleolítico y rupestre, que según amuesen les conclusiones del estudiu podría tener continuaciones interiores hasta agora desconocíes.

 

Estes técniques de visualización xeneren artefactos que ye necesariu refugar, al igual qu'asocede coles técniques d'imaxe médica. Para ello realízase una división de la imaxe llograda (segmentación), atribuyendo a cada rexón de la mesma una probabilidá d'esistencia. El profesor Juan Luis Fernández-Martínez esplica que "ye como si al detectar un cáncer por aciu un TAC la imaxe resultante apaeciera interpretada, indicándo-y al médicu cualos son les zones que tienen una mayor probabilidá de tar afectaes. Esto ye lo mesmo pero realizáu nel macizu kárstico de Lascaux, cueva que la so formación deber a la disolución de la roca caliar per parte de corrientes d'agua llixeramente acedu. Paez maxa, pero ye innovación tecnolóxica".

 

Nel casu de Lascaux, la técnica utilizada ye la tomografía eléctrica, na cual inyéctense corrientes nel sosuelu y mídese na superficie los potenciales que se xeneren. A partir d'estos datos ye posible llograr una imaxe de la estructura geo-eléctrica del sosuelu, esto ye, de la resistividad y conductividaes eléctriques. 

 

La meyora, que se basa na matemática aplicada, tien tamién utilidá para proyectos geotécnicos, medioambientales y biomédicos

 

Esta técnica tien munches aplicaciones geotécnicas y medioambientales, como por casu la monitorización d'efectos de intrusión salina n'acuíferos costeros sometíos a sobresplotación, o la monitorización de vertideros, nes que dambos grupos lleven collaborando dende 2006. 

 

L'oxetivu yera visualizar les canales d'alimentación de dicha cueva y l'orixe de les anomalíes de CO2 que se miden, magar que ta cerrada al públicu dende l'añu en 1966. Diches anomalíes créese que son debíes a una continuación de la cueva en fondura que se cree ta rellena de magre y de materia orgánico. Coles mesmes utilizando dichos algoritmos ye posible detectar otres posibles continuaciones de la cueva d'orixe kárstico, desconocíes hasta la fecha. Esti estudiu forma parte de la tesis doctoral de Xu Shan, que cuntó cola dirección de el profesores Colette Sirieix y Jöelle Riss, en collaboración cola DRAC (Direction régionale deas Affaires Culturelles) de la Dordogne.

 

El profesores Juan Luis Fernández-Martínez y Zulima Fernández-Muñiz del Grupu de Problemes Inversos del Departamentu de Matemátiques de la Universidá d'Uviéu fueron los encargaos de desenvolver los algoritmos. La investigación sigue y nel futuru van apaecer otres publicaciones al respeutu, según posibles patentes rellacionaes col estudiu y detección de cuévanos soterraños.

 

Como señala Fernández-Martínez, dichos algoritmos "podrán aplicase a la detección del cáncer en estadillos precoces por aciu técniques d'imaxe médica, que ye un pariente cercanu de les técniques xeofísiques. Ciérrase asina'l círculu qu'amiesta la xeofísica y la biomedicina riolo nel qu'el nuesu grupu trabaya, impulsando'l proyectu Finisterrae, para l'estudiu d'enfermedaes rares, neurodegenerativas y cáncer". 

 

Este mesmu mes, el grupu presentó nueves resultancies sobro l'Alzheimer y sobro el cáncer de mama en congresos internacionales. El profesor Fernández-Martínez afirma que "la matemática aplicada ye'l llinguaxe de la ciencia y de la tecnoloxía, y los nuesos departamentos y doctoraos tienen de ser permeables a esti fechu".

 

Datos del artículu Juan

Luis Fernández-Martínez, Shan Xu, Colette Sirieix, Zulima Fernández-Muniz, Joëlle Riss. "Uncertainty analysis and probabilistic segmentation of electrical resistivity images: the 2D inverse problem". Geophysical Prospecting DOI: 10.1111/1365-2478.12559