La investigación, "'Machine learning' aplicado a la geoquímica de rocas para resultados predictivos: El caso de la historia volcánica napolitana", ha sido publicada en la revista científica "Journal of Volcanology and Geothermal Research" y hace referencia a las calderas volcánicas cercanas a la ciudad de Nápoles: Vesubio, Campos Flégreos y las islas de Isquia y Prócida.

La técnica del "machine learning" (aprendizaje automático), extendida en otros campos como la medicina o la economía, permite clasificar rápidamente los datos de composición de las rocas valiéndose de "capacidades computacionales superiores a las de un ser humano", explicaron los científicos a cargo del estudio, Monica Piochi y Alessandro Pignatelli, en un comunicado del INGV.

Para llevarla a cabo la investigación, Piochi y Pignatelli recopilaron la "enorme cantidad de datos químicos presentes en la literatura en una sola base de datos" y buscaron el algoritmo apropiado.

La taxonomía de las rocas es importante para conocer el comportamiento de los volcanes, su impacto en el territorio y en el cambio climático, "como analizar a un individuo es útil para establecer su estilo de vida y su estado de salud".