Una expedición reciente dirigida por el Dr. Blair Thornton, con profesorado asociado en la Universidad de Southampton y el Instituto de Ciencias Industriales de la Universidad de Tokio, demostró cómo el uso de la robótica autónoma y la inteligencia artificial en el mar puede acelerar drásticamente la exploracióny el estudio de ecosistemas de aguas profundas de difícil acceso, como las filtraciones de metano activas de forma intermitente. Gracias al rápido análisis de datos de alto rendimiento en el mar, fue posible identificar puntos críticos biológicos en la región de Hydrate Ridge, en la costa de Oregon, lo suficientemente rápido como para examinar y muestrearellos, días después de la encuesta de imágenes de vehículos autónomos submarinos AUV. El equipo a bordo del buque de investigación Falkor utilizó una forma de Inteligencia Artificial, agrupamiento no supervisado, para analizar imágenes del fondo marino adquiridas por AUV e identificar áreas objetivo para estudios fotogramétricos de AUV más detallados y muestreo de puntos interactivos enfocados con ROV SuBastian.
Este proyecto demostró cómo la ciencia de datos moderna puede aumentar en gran medida la eficiencia de la investigación convencional en el mar y mejorar la productividad de la exploración interactiva del fondo marino con el muy familiar modo "tropezar en la oscuridad". Desarrollar flujos de trabajo operativos totalmente nuevos es arriesgado,sin embargo, es muy relevante para aplicaciones como el monitoreo del fondo marino, el estudio del ecosistema y la planificación de la instalación y el desmantelamiento de la infraestructura del fondo marino ", dijo Thornton.
La idea detrás de esta misión de Adaptive Robotics no era mejorar la estructura de cómo se hacen las cosas en el mar, sino simplemente eliminar los cuellos de botella en el flujo de información y procesamiento de datos utilizando métodos computacionales e inteligencia artificial. Los algoritmos utilizados puedenproduzca rápidamente resúmenes simples de observaciones y forme planes de despliegue posteriores. De esta manera, los científicos pueden responder a cambios dinámicos en el entorno y áreas objetivo que conducirán a las mayores ganancias de gestión operativa, científica o ambiental.
Se recogieron y analizaron algorítmicamente más de 1.3 millones de imágenes del fondo marino para encontrar puntos críticos biológicos y apuntarlos con precisión para muestreo y observaciones interactivas. Las imágenes iniciales del fondo marino de área extensa se obtuvieron con un vehículo submarino "Ae2000f" usando mapeo visual 3D de gran altitudcámaras en sitios bajo el agua entre 680 y 780 metros de profundidad. El equipo internacional desplegó varios AUV, desarrollados por la Universidad de Tokio, que estaban equipados con tecnología de mapeo visual 3D desarrollada conjuntamente por la Universidad de Sydney, la Universidad de Southampton y la Universidad de Tokioy el Instituto de Tecnología de Kyushu como parte de una colaboración internacional.
La conversión de las imágenes iniciales del estudio de área amplia en mapas tridimensionales del fondo marino y resúmenes de tipos de hábitat a bordo Falkor , permitió a los investigadores planificar los despliegues robóticos posteriores para realizar imágenes visuales de mayor resolución, estudios ambientales y químicos, y muestreo físico en áreas de mayor interés, particularmente en los puntos calientes efímeros de actividad biológica que se forman de manera intermitente alrededor de las filtraciones de metano transitorias. DiecinueveLos despliegues de AUV y quince inmersiones de ROV se completaron en total durante la expedición, incluidas varias operaciones de múltiples vehículos.
Gracias al rápido procesamiento de datos, se completó un mapa fotogramétrico de uno de los depósitos de hidratos de gas mejor estudiados. Se cree que esta es la reconstrucción en color 3D más grande del fondo marino, por área, en el mundo, que mide más de 118,000 cuadradosmetros o 11.8 hectáreas, y cubren una región de aproximadamente 500 x 350 metros. Si bien la resolución promedio de los mapas obtenidos es de 6 mm, las áreas de mayor interés se mapearon con una resolución de un orden de magnitud mayor, lo que no hubiera sido posible sinla capacidad de apuntar de forma inteligente a los sitios de interés con estudios de imágenes de alta resolución y procesar los grandes volúmenes de datos adquiridos a las pocas horas de su adquisición en el mar.
Normalmente, mapas como este tardarían varios meses en procesarse y solo después de la finalización de una expedición, en ese momento el equipo científico ya no está en el sitio, y los hábitats pueden haber evolucionado o expirado. En cambio, el equipo de investigaciónfue capaz de componer los mapas 3D a bordo de Falkor a los pocos días de la adquisición de las imágenes. El mapa compuesto se usó durante la expedición para planificar operaciones, incluida la recuperación de instrumentos del fondo marino y fue invaluable para volver a visitar sitios específicos, como columnas de burbujas activas, haciendo que toda la operación sea más eficiente.
"Es bastante sorprendente ver un mapa visual de áreas tan grandes del fondo marino, especialmente solo días después de que se recopilaron los datos en bruto. No es solo el tamaño del mapa, sino también la forma en que pudimos usarlo para informarnuestras decisiones mientras estamos en el sitio. Esto hace una diferencia real ya que la tecnología hace posible visualizar áreas amplias en una resolución muy alta, y también identificar e identificar fácilmente áreas donde deberíamos recopilar datos. Esto no ha sido posible anteriormente ", dijo Thornton.
puede obtener más información en http://schmidtocean.org/cruise/adaptive-robotics-at-barkley-canyon-and-hydrate-ridge/ y http://ocean.soton.ac.uk/
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Schmidt Ocean . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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