Étiquette : intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre le Popocatepetl (Mexique) // Artificial intelligence (AI) to better understand Popocatepetl (Mexico)

Des scientifiques de l’Université nationale autonome du Mexique (UNAM) ont créé le premier modèle tridimensionnel du Popocatépetl qui dresse ses 5426 m à 70 kilomètres au sud-est de Mexico, dans les États de Puebla et de Mexico.

Les chercheurs espèrent que leurs travaux permettront de mieux comprendre la structure interne du volcan avec l’existence possible de chambres magmatiques, et d’optimiser la surveillance du volcan et la prévention des catastrophes.

L’étude intitulée « Estructura de velocidades sísmicas del volcán Popocatépetl, México, a partir de campos difusivos », publiée dans la revue ScienceDirect, indique que ces travaux permettront de mieux anticiper les futures éruptions. Grâce à l’intelligence artificielle (IA), les chercheurs seront en mesure, à l’avenir, de construire des tomographies en quatre dimensions.
Depuis 1994, année de la première éruption du Popocatépetl en plus de 70 ans, diverses études géophysiques ont été menées afin de comprendre l’histoire éruptive, l’activité et les risques volcaniques de ce volcan. Cependant, les modèles précédents, basés sur la sismicité volcano-tectonique, se sont avérés insuffisants pour décrire les phénomènes dans certaines zones ou sur une grande profondeur, en raison de la distribution spatiale de l’activité sismique et des stations utilisées. La nouvelle étude propose le premier modèle 3D du Popocatépetl, et prend en compte l’ensemble du volcan.

Les responsables du projet ont utilisé 18 stations sismiques réparties sur le volcan. Huit d’entre elles ont été installées par leurs soins, les autres appartenaient déjà au CENAPRED. Les appareils effectuent au moins 100 mesures par seconde et ces données, qui représentent une immense quantité d’informations, sont traitées automatiquement grâce à l’intelligence artificielle. Auparavant, tout était analysé manuellement. Aujourd’hui, grâce à l’IA, les scientifiques peuvent traiter une année de données, provenant de toutes les stations, en trois heures seulement. L’étude menée sur 18 stations permet de détecter des structures internes interconnectées, susceptibles d’être des zones d’accumulation de magma, des conduits d’alimentation et des anomalies. Toutes ces structures sont identifiées grâce à la propagation des ondes sismiques dans le sous-sol ; ces ondes se propagent plus rapidement dans les roches dures et plus lentement dans les zones contenant du magma ou des matériaux tendres.

Modèle de la structure interne du Popocateptl après traitement des données par l’intelligence artificielle (Source : UNMA)

L’étude montre la présence d’un système magmatique en forme de champignon dans deux régions présentant une vitesse des ondes S (Vs) élevée. Ces régions sont situées respectivement entre 0 et 5 kilomètres d’altitude, et entre 4 et 7 kilomètres de profondeur, et sont reliées par un conduit étroit en forme de tube.
Selon l’étude, la région à Vs élevée la plus superficielle est directement liée à des structures volcaniques anciennes et récentes. Ce phénomène résulte du mélange de matériaux magmatiques et d’un processus intense de dégazage, qui accroît la viscosité et la cristallisation du magma.
La région à Vs élevée la plus profonde est interprétée comme un piégeage de matériaux magmatiques par la pression lithostatique exercée par le poids des roches et sédiments sus-jacents sur une formation rocheuse profonde. De plus, le modèle met en évidence des paléostructures volcaniques enfouies et des vestiges d’anciens effondrements volcaniques.
Source : EL PAÍS USA.

Il ne fait aucun doute que l’IA, par la rapidité avec laquelle elle est capable de traiter des volumes importants de données, va énormément aider les volcanologues dans leur étude des structures volcaniques. Malgré tout, il restera encore un long chemin avant de pouvoir prévoir avec plus de précision qu’aujourd’hui le déclenchement des éruptions volcaniques.

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Scientists from the National Autonomous University of Mexico (UNAM) have created the first tridimensional model of the Popocatépetl volcano in the pursuit of understanding its internal structure, resolving doubts as to the existence of magma chambers, and optimizing monitoring efforts as well as disaster prevention. The study Estructura de velocidades sísmicas del volcán Popocatépetl, México, a partir de campos difusivos (Structure of seismic velocities of the Popocatépetl volcano, Mexico, via diffusion fields), which was published in the journal ScienceDirect, states that the model will better allow for the anticipation of future eruptive episodes. Thamks to the use of use of artificial intelligence, the researchers will be able to construct tomographies in four dimensions in the future.

Since 1994, the year that Popocatépetl erupted for the first time in more than 70 years, various geophysics studies have been carried out in the hopes of understanding the eruptive history, activity and volcanic perils of the volcano. But previous models based on volcanic-tectonic seismicity have not been sufficient in describing patterns in certain areas or across a large range of depth, due to spatial distribution of seismic activity and stations that have been used. The new study proposes the first 3D velocity model of Popocatépetl volcano describing the whole edifice.

Project leaders utilized 18 seismic stations located across the volcano. They installed eight of them, and the rest belong to the National Center for Disaster Prevention. Teams register at least 100 measurements per second and that data, an immense quantity of information, is automatically processed using AI. Previously, everything was analyzed manually. Today, with AI, scientists can process a year’s worth of data, from all stations, in three hours.

The 18-station study allows for the detection of interconnected internal structures as possible regions of magma accumulation and ascending conduits and abnormalities. All are identified by seismic waves traveling through the subsoil, which are faster in hard rocks and slower in areas with magma or soft material.

The study suggests the presence of a mushroom-shaped magmatic system in two regions with high Vs (S-wave velocity) between zero and five kilometers above sea level, and four and seven kilometers below sea level, connected by a narrow tube-shaped conduit.

According to the study, the most shallow high Vs region is directly related to old and new volcanic structures, as a result of magmatic materials mixing with and being affected by an intense process of degasification, which increases magma’s viscosity and crystal content.

The deepest region of high Vs is interpreted as magmatic material trapped by lithostatic pressure exerted by the weight of overlying rocks and sediments on a deep rock formation. In addition, the model presents evidence of buried volcanic paleostructures and remnants of ancient volcanic collapses.

Source : EL PAÍS USA.

L’IA pourrit la vie jusque sur l’Etna ! Fontaines de lave au Cratère Nord-Est !

Je le dis depuis le début : l’intelligence artificielle (IA) va nous pourrir la vie et contribuer à la diffusion de fausses informations. C’est ce qui est arrivé le 26 décembre 2025 avec la diffusion sur les réseaux sociaux d’une vidéo de 6 secondes de l’Etna (Sicile) qui a cumulé 900 000 vues et provoqué la colère des guides de l’Etna et des scientifiques locaux. .
On observe actuellement sur le volcan une petite activité strombolienne à l’intérieur du Cratère Nord-Est. La fausse vidéo a accentué le phénomène et montre un cratère éjectant carrément des bombes qui retombent sur la neige alors qu’en réalité, l’activité reste confinée à l’intérieur du cratère. Ces images paraissent si réelles qu’elles ont trompé des milliers de personnes, y compris certains responsables locaux.
La vidéo de six secondes a été publiée sur une page Facebook de Catane. En une demi-journée, elle a été visionnée plus de 900 000 fois et partagée plus de 1 200 fois. Il a été demandé à la personne qui l’a publiée de la retirer ou de préciser qu’il s’agit d’une création d’intelligence artificielle. Elle a refusé. Son seul but était d’obtenir un grand nombre de « j’aime ».
La réalité éruptive est celle que j’ai expliquée le 26 décembre. Une hausse d’activité est observée par l’INGV et l’alerte aérienne (VONA) est passée à la couleur Jaune (niveau 2, avant l’Orange et le Rouge). Les instruments montrent une activité strombolienne à l’intérieur du Cratère Nord-Est, accompagnée d’une hausse du tremor. Le nuage éruptif est transporté par le vent en direction nord-est, et de légères retombées de cendres ont été signalées à Piano Provenzana et Taormine.

Au vu de ces événements, la Protection civile régionale de Sicile a relevé son niveau d’alerte. Le système Etnas (Etna integrated alert system) est passé au niveau F1 en raison de la forte probabilité de fontaines de lave. Les touristes ne sont pas autorisés à accéder au-dessus de 2500 mètres d’altitude.

Photo: C. Grandpey

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Dans son dernier bulletin du 27 décembre 2025 à 16h28 (heure locale), l’INGV indique qu’après quelques heures de calme relatif, un nouvel épisode de fontaines de lave a débuté au Cratère Nord-Est à 15h15 avec des jets de lave de 300 à 400 m de hauteur et une colonne éruptive qui s’est élevée à plusieurs kilomètres au-dessus du sommet de l’Etna avant d’être poussée par le vent vers l’ouest. À 15:45, l’activité a commencé à diminuer et les fontaines ont évolué vers de fortes explosions avec des bulles de lave qui ont projeté des matériaux pyroclastiques jusqu’à la
base du cône et au-delà. Cet épispde a été plus intense qu’un autre déjà observé dans la matinée.

Source : INGV.

Source: Boris Behncke / INGV

Source: INGV

Sismicité, fluides hydrothermaux et systèmes de failles dans le Parc national de Yellowstone // Seismicity, hydrothermal fluids and fault systems in Yellowstone National Park

Une étude d’une durée de 15 ans menée par l’Observatoire Volcanologique de Yellowstone et l’USGS sur les données sismiques dans le Parc, et publiée dans Science Advances en juillet 2025, montre comment des milliers de petits séismes se regroupent dans le temps et l’espace. Elle met ainsi en évidence des interactions complexes entre les fluides hydrothermaux et les systèmes de failles sous la caldeira de Yellowstone. Grâce à l’intelligence artificielle, les chercheurs ont pu démontrer que le sous-sol du Parc national de Yellowstone est bien plus dynamique qu’on ne le pensait jusqu’à présent.

Photo: C. Grandpey

De 2008 à 2022, les scientifiques ont analysé les mesures en continu des mouvements du sol, fournies par le réseau sismique qui détecte les vibrations les plus infimes à travers le Parc. En appliquant les derniers modèles d’apprentissage automatique à cet immense ensemble de données, les chercheurs ont détecté plus de 86 000 séismes, ainsi qu’une multitude de petits événements auparavant inconnus. Ces données confirment que le sous-sol de Yellowstone est un paysage en perpétuel mouvement. Les séismes ne sont pas répartis uniformément, mais se regroupent en essaims, où des centaines, voire des milliers d’événements se produisent en quelques jours ou semaines. Certains de ces essaims sont liés au mouvement de fluides hydrothermaux, d’autres au lent réajustement des zones de failles, et quelques-uns à des processus volcaniques profonds. Ce catalogue, réalisé à l’aide de l’intelligence artificielle, révèle que nombre de ces épisodes sont interconnectés sur plusieurs années, voire des décennies, et racontent ainsi une période bien plus longue de l’évolution de la croûte de Yellowstone.

Réseau sismique de Yellowstone (Source: YVO)

Cette étude démontre comment une surveillance sur le long terme et en haute résolution, combinée à l’intelligence artificielle, peut éclairer des processus allant bien au-delà de la portée de l’observation directe.
Le nouveau catalogue sismique offre un aperçu inédit de la façon dont les séismes dessinent l’anatomie de la caldeira de Yellowstone. La plupart des 86 000 séismes enregistrés se sont produits à des profondeurs comprises entre 1 et 4 km, formant des groupes denses et linéaires qui suivent les systèmes de failles sous le Parc. À environ 8 km de profondeur, l’activité sismique disparaît presque complètement, ce qui indique probablement la présence de roches partiellement fondues qui absorbent l’énergie au lieu de se fracturer. Les chercheurs ont obtenu cette précision grâce à un modèle tridimensionnel des vitesses des ondes sismiques sous Yellowstone. Ce modèle montre comment différents types de roches, avec des températures différentes, modifient la vitesse des ondes sismiques, ce qui permet aux scientifiques de localiser les séismes avec exactitude.
Les résultats affinés révèlent des couloirs de failles complexes, certains orientés nord-est à travers la caldeira et d’autres longeant sa lèvre ouest. Au sein de ces structures, les scientifiques ont observé des différences marquées entre les zones situées à l’intérieur et à l’extérieur de la caldeira. À l’intérieur, les séismes ont tendance à se propager verticalement le long de failles grossières et encore mal définies. Ce mouvement vertical reflète la remontée de fluides sous pression, principalement de l’eau chaude et des gaz, au sein du système hydrothermal actif de Yellowstone. À l’extérieur de la caldeira, en revanche, les failles apparaissent plus stables et les séismes présentent une faible migration verticale. Ces zones représentent probablement des failles plus anciennes et plus matures, réagissant aux variations latérales des contraintes crustales.

Histogramme montrant le nombre de séismes par période de trois mois dans la région du Parc national de Yellowstone, de 1973 à 2023. Les barres rouges représentent tous les séismes survenus dans la région de Yellowstone, et les barres bleues indiquent une sismicité en essaim. (Source : YVO)

L’utilisation d’outils d’apprentissage profond tels qu’EQTransformer et PhaseLink a permis aux auteurs de l’étude de détecter des phases sismiques subtiles souvent négligées par les méthodes traditionnelles. Les chercheurs ont relocalisé 67 000 événements avec une précision remarquable. Ils ont pu ainsi cartographier une croûte complexe et finement stratifiée qui fait le lien entre tectonique et volcanisme. Ce niveau de détail offre une nouvelle base pour l’étude du sous-sol de Yellowstone. Les données révèlent non seulement la localisation des séismes, mais aussi l’évolution de leur profondeur et de leur direction au fil du temps. Chaque essaim sismique témoigne d’un mouvement, illustrant l’évolution continue du réseau hydrographique interne du Parc. L’une des découvertes les plus remarquables est le lien à long terme entre différents essaims sismiques. Alors que chaque essaim ne dure généralement que quelques semaines, la nouvelle analyse montre que des essaims séparés par des années se produisent souvent quasiment au même endroit.
Par exemple, l’essaim de 2020-2021, survenu près de l’extrémité nord du lac Yellowstone, s’est produit immédiatement au sud de la séquence de 2008-2009, après plus d’une décennie de calme. Un tel comportement laisse supposer l’existence d’un système dynamique de réservoirs souterrains où l’eau et le gaz migrent lentement à travers les fractures de la roche. Lorsque ces fluides rencontrent des zones étanches ou de faible perméabilité, la pression augmente jusqu’à provoquer la fissuration de la roche, engendrant des salves de sismicité. Une fois la pression relâchée, le système retrouve son calme lorsque les conduits de fluides se referment. Ce processus d’arrêts et de reprises crée un rythme d’essaims sismiques spatialement liés mais temporellement séparés. Ces essaims sont particulièrement fréquents près des zones hydrothermales comme le Yellowstone Lake et le Norris Geyser Basin, où l’eau chaude circule à travers des fractures superficielles.

Norris Geyser Basin (Photo: C. Grandpey)

La récurrence de ces essaims illustre comment la croûte de Yellowstone emmagasine et libère de l’énergie sur des échelles de temps bien plus longues que celles de chaque épisode individuel. La reprise d’activité dans les mêmes zones de failles après des années de repos révèle un lent cycle d’accumulation et de libération de pression qui façonne l’évolution continue du Parc.
Source : Observatoire Volcanologique de Yellowstone.

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A 15-year study of Yellowstone’s seismic record by the Yellowstone Volcano Observatory and the U.S. Geological Survey (USGS), published in Science Advances in Jult 2025, reveals how thousands of small earthquakes cluster in time and space. It thus shows complex interactions between hydrothermal fluids and fault systems beneath the caldera. By using artificial intelligence, the researchers demonstrate that the ground beneath Yellowstone National Park is far more dynamic than previously understood.

From 2008 to 2022, scientists analyzed continuous ground motion recordings collected from the seismic network which surrounds the park and detects even the faintest vibrations. By applying advanced machine learning models to this enormous dataset, the researchers detected over 86 000 earthquakes, with countless small events that were previously invisible. Through this data, Yellowstone’s subsurface appears as a restless landscape in constant motion. Earthquakes are not distributed evenly but instead cluster in swarms, where hundreds or thousands of events occur over days or weeks. Some of these swarms have been linked to the movement of hydrothermal fluids, others to the slow readjustment of fault zones, and a few to deeper volcanic processes. The AI-based catalog now shows that many of these bursts are connected across years or even decades, telling a much longer story of Yellowstone’s evolving crust.

This study demonstrates how long-term, high-resolution monitoring combined with artificial intelligence can illuminate processes far below the reach of direct observation.

The new seismic catalog provides an unprecedented look at how earthquakes outline the anatomy of the Yellowstone Caldera. Most of the 86 000 recorded earthquakes occurred at depths between 1 and 4 km, forming dense, linear clusters that trace fault systems beneath the park. Beneath about 8 km, seismic activity nearly disappears, suggesting the presence of partially molten rock that absorbs energy rather than fracturing. Researchers achieved this precision using a three-dimensional model of seismic wave velocities beneath Yellowstone. This model shows how different rock types and temperatures alter the speed of seismic waves, allowing scientists to locate earthquakes with accuracy.

The refined results reveal intricate fault corridors, some trending northeast across the caldera and others running along its western rim. Within these structures, scientists observed distinct differences between areas inside and outside the caldera boundary. Inside, earthquakes tend to migrate upward through rough, immature faults. This vertical movement reflects the rising motion of pressurized fluids, primarily hot water and gases, within Yellowstone’s active hydrothermal system. Outside the caldera, by contrast, the faults appear more stable, with earthquakes showing little vertical migration. These zones likely represent older, more mature faults responding to lateral shifts in crustal stress.

The use of deep learning tools such as EQTransformer and PhaseLink enabled the detection of subtle seismic phases that traditional methods often miss. The researchers relocated 67 000 events with remarkable precision, mapping a complex and finely layered crust that bridges the worlds of tectonics and volcanism. This level of detail provides a new foundation for studying Yellowstone’s subsurface. The data reveal not just where earthquakes happen, but how their patterns shift in depth and direction through time. Each cluster becomes a trace of movement, showing how the park’s internal plumbing continues to evolve.

One of the most remarkable findings is the long-term connection between separate earthquake swarms. While individual swarms typically last only a few weeks, the new analysis shows that swarms years apart often occur in nearly the same place.

For example, the 2020–2021 swarm near the northern end of Yellowstone Lake occurred immediately south of the 2008–2009 sequence, separated by more than a decade of quiet. Such behavior hints at a dynamic system of underground reservoirs where water and gas migrate slowly through fractures in the rock. When these fluids encounter sealed zones of lower permeability, pressure builds until it forces the rock to crack, producing bursts of seismicity. Once released, the system quiets again as the fluid pathways reseal. This stop-and-go process creates a rhythmic pattern of swarms that are spatially linked but temporally separated. Swarms are especially common near hydrothermal areas such as Yellowstone Lake and Norris Geyser Basin, where hot water circulates through shallow fractures. These recurring swarm patterns demonstrate how Yellowstone’s crust stores and releases energy on timescales much longer than any individual episode. The return of activity to the same fault zones after years of rest suggests a slow cycle of pressure accumulation and release that shapes the park’s ongoing evolution.

Source : Yellowstone Volcano Observatory.

Cause de l’essaim sismique à Santorin (Grèce) début 2025 // Cause of the seismic swarm in Santorini (Greece) in early 2025

Aujourd’hui, nous ne sommes pas capables de prévoir les éruptions ou les séismes, mais nous sommes en mesure d’expliquer ce qui s’est passé, des semaines après ces événements. Santorin (Grèce) illustre parfaitement l’approche actuelle de la volcanologie et de la sismologie.

Source: NASA

Une importante série de séismes a secoué la mer Égée entre janvier et mars 2025. À l’époque, personne ne savait ce qui avait provoqué les secousses qui ont contraint de nombreux habitants à fuir la région. Aujourd’hui, des mois plus tard, nous sommes capables d’affirmer que cette sismicité n’était pas due à un mouvement de faille, comme les scientifiques le craignaient initialement, mais à des remontées de magma à travers la croûte terrestre sous la région de Santorin. C’est ce que révèle une étude publiée dans la revue Science le 20 novembre 2025. Ces travaux viennent compléter une étude précédente publiée dans la revue Nature et que j’avais synthétisée dans une note parue le 27 septembre dernier :

https://claudegrandpeyvolcansetglaciers.com/2025/09/27/les-causes-de-la-crise-sismique-a-santorin-grece-causes-of-the-seismic-crisis-in-santorini-greece/

Source : TW/SAM, Google

Rappelons qu’en l’espace de huit semaines, plus de 25 000 séismes ont frappé les îles de Santorin et d’Amorgos, dont des centaines suffisamment puissants pour être ressentis par les habitants et les touristes. Leur magnitude a souvent dépassé M4,5, ce qui a incité les autorités à déclarer l’état d’urgence. Pendant des semaines, les scientifiques ont débattu pour savoir si cette activité annonçait une éruption imminente à Santorin ou à Kolumbo, le volcan sous-marin voisin.

Accrochées aux falaises de la caldeira de Santorin, les maisons sont sous la menace de la sismicité régionale (Crédit photo: Wikipedia)

Lorsque des chercheurs de l’University College London et de l’Université Aristote de Thessalonique ont réanalysé les données sismiques, ils ont découvert que les séismes ne provenaient pas de failles, mais de dykes se propageant horizontalement dans la croûte terrestre à une profondeur de 9,5 à 14,5 km. Ces dykes ont progressé par à-coups, et chaque poussée de magma déclenchait des milliers de petits séismes qui se sont propagés sur une distance de 20 à 30 km. L’équipe scientifique estime que l’intrusion magmatique représentait un volume d’environ 500 millions de mètres cubes.
Les intrusions provenaient d’un réservoir magmatique reliant la caldeira de Santorin au volcan Kolumbo. Pourtant, malgré sa force, le magma n’avait pas la fluidité nécessaire pour percer la surface. Cette découverte a rassuré les volcanologues et les habitants de la région : une éruption n’était pas imminente. L’étude a utilisé les dernières techniques d’apprentissage automatique pour analyser et relocaliser plus de 25 000 séismes enregistrés par les sismomètres dispersés dans la région. Cette approche a révélé comment la croûte terrestre s’est déformée et fracturée sous l’effet de la remontée du magma. En comparant les données sismiques aux mesures GPS, les chercheurs ont confirmé un léger bombement du sol, compatible avec la remontée du magma à travers la croûte sans qu’il atteigne la surface. Ensemble, ces données ont permis d’obtenir l’une des images les plus détaillées jamais réalisées d’une intrusion magmatique en temps réel.
Cette étude représente l’une des applications les plus intéressantes de l’intelligence artificielle en volcanologie à ce jour. En entraînant des algorithmes à identifier et à relocaliser précisément les signaux sismiques, les scientifiques ont pu reconstituer les trajectoires du magma avec une remarquable précision. Cette même approche pourrait bientôt permettre aux scientifiques de contrôler les essaims magmatiques en temps réel, et ainsi de donner l’alerte dès que le magma commence à se déplacer sous les volcans. Puisque la méthode repose uniquement sur des données sismiques, elle est particulièrement utile pour les systèmes sous-marins comme le Kolumbo, où le GPS et l’imagerie satellitaire peinent à détecter les déformations du sol.

Source : The Watchers et l’étude mentionnée ci-dessus, disponibles à cette adresse :
https://www.ucl.ac.uk/news/2025/nov/cause-santorini-earthquake-swarm-uncovered

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Today, we are not able to predict eruptions or earthquakes, but we are able to explain what happened, weeks after these events.What happened in Santorini (Greece) is a good example of the current approach of volcanology and seismology.

A significant sismic swarm rattled the Aegean Sea between January and March 2025. At the time, nobody could say wghat caused th event that pushed many residents to flee the region. Today, months later, we are able to say that the seismicity was not caused by fault movement, as scientists first feared, but by waves of magma slicing through the crust beneath Santorini. This is what reveals a study published in Science on November 20, 2025. This research complements a previous study published in the journal Nature, which I summarized in a post published on September 27th:
https://claudegrandpeyvolcansetglaciers.com/2025/09/27/les-causes-de-la-crise-sismique-a-santorin-grece-causes-of-the-seismic-crisis-in-santorini-greece/

Remember : over a span of eight weeks, more than 25 000 earthquakes struck between Santorini and Amorgos Islands, with hundreds strong enough to be felt by residents and tourists. Their magnitudes frequently exceeded M4.5, prompting local authorities to declare a state of emergency. For weeks, scientists debated whether this activity signaled a rising eruption at Santorini or Kolumbo, the nearby underwater volcano.

When researchers from University College London and Aristotle University of Thessaloniki reanalyzed the seismic data, they found that the earthquakes came not from faults slipping but from dikes cutting horizontally through the crust about 9.5–14.5 km deep. These dikes advanced in pulses, with each pulse of magma triggering thousands of small quakes that propagated across a 20–30 km stretch of crust. The scientific team estimates the intruded magma’s volume at roughly 500 million cubic meters.

The intrusions shot outward from a magma reservoir connecting Santorini’s caldera to Kolumbo volcano. Yet, despite its force, the magma lacked the buoyancy to break through the surface. This discovery reassured volcanologists and local residents that an eruption was never imminent.

The study used advanced machine learning to analyze and relocate more than 25 000 earthquakes recorded by regional seismometers. This approach revealed how the crust flexed and cracked as magma surged through it. By comparing seismic data with GPS satellite measurements, the researchers confirmed that the ground had bulged slightly upward, consistent with magma forcing its way through the crust without reaching the surface. These combined data offered one of the most detailed views ever obtained of a magmatic intrusion in real time.

This research marks one of the most sophisticated applications of artificial intelligence in volcanology to date. By training algorithms to identify and precisely relocate earthquake signals, scientists could reconstruct the subsurface magma pathways with remarkable accuracy. The same approach could soon allow scientists to monitor swarms as they happen, providing early warnings when magma starts moving beneath volcanoes. Because the method relies only on seismic data, it is particularly useful for underwater systems like Kolumbo, where GPS and satellite imaging cannot easily detect ground deformation.

Source : The Watchers and the above-mentioned study available at this address :

https://www.ucl.ac.uk/news/2025/nov/cause-santorini-earthquake-swarm-uncovered

https://watchers.news/