Bajada del AUV al mar. Fuente: Universidad de Delaware.
Más del 70 por ciento de la superficie de la Tierra está cubierta por agua, y sin embargo, los científicos saben más sobre el espacio que sobre lo que ocurre en el océano. Para tratar de mejorar su comprensión del medio marino están utilizando vehículos submarinos autónomos (AUV, por sus siglas en inglés), vehículos robóticos programables que pueden estudiar de forma independiente el océano y sus habitantes.
Sin embargo, los datos recogidos por los AUV requieren tiempo para analizarse e interpretarse, y los científicos a menudo pierden la capacidad para utilizar esta información crítica en tiempo real.
Mark Moline, director de la Escuela de Ciencias y Regulación del Mar de la Universidad de Delaware (EE.UU.), ha co-escrito recientemente un artículo en la revista Robotics sobre la ventaja de conectar sistemas de sensores múltiples a bordo de un AUV para que el vehículo pueda sintetizar datos de sonido en tiempo real, de modo que pueda tomar de forma independiente decisiones sobre qué medidas tomar a continuación.
La idea se le ocurrió a Moline y Kelly Benoit-Bird, colega de la Universidad Estatal de Oregón y co-autora del artículo, mientras llevaban a cabo estudios de distribución a gran escala de organismos marinos en la Lengua del Océano, una profunda fosa oceánica que separa las islas de Andros y de Nueva Providencia en las Bahamas. Moline y Benoit-Bird estaban investigando si fuentes de alimentos como el pescado, el krill y los calamares juegan un papel en la atracción de las ballenas hacia la región.
Mientras estaban allí, los investigadores decidieron realizar un sencillo experimento para probar si un AUV modular apropiado para la investigación en aguas profundas llamado Remus600 podría ser programado para tomar decisiones autónomamente y desencadenar nuevas misiones en su entorno basándose en información biológica -por ejemplo un cierto tamaño o concentración de calamares-.
"Sabíamos que el vehículo tenía más capacidad de la que previamente había aplicado", dice Moline en la información de la universidad. Moline es co-fundador del Laboratorio de Descubrimientos en Robótica de la universidad.
Lograr esta tarea es más difícil de lo que uno podría pensar. Por un lado, el océano es un entorno dinámico que siempre está cambiando y en movimiento. Del mismo modo, los organismos marinos como el calamar están en constante movimiento, son empujados por las corrientes, migran, nadan, y cambian de comportamiento. "Lo que se ve en un momento dado va a cambiar un momento más tarde", dice Moline.
Sin embargo, los datos recogidos por los AUV requieren tiempo para analizarse e interpretarse, y los científicos a menudo pierden la capacidad para utilizar esta información crítica en tiempo real.
Mark Moline, director de la Escuela de Ciencias y Regulación del Mar de la Universidad de Delaware (EE.UU.), ha co-escrito recientemente un artículo en la revista Robotics sobre la ventaja de conectar sistemas de sensores múltiples a bordo de un AUV para que el vehículo pueda sintetizar datos de sonido en tiempo real, de modo que pueda tomar de forma independiente decisiones sobre qué medidas tomar a continuación.
La idea se le ocurrió a Moline y Kelly Benoit-Bird, colega de la Universidad Estatal de Oregón y co-autora del artículo, mientras llevaban a cabo estudios de distribución a gran escala de organismos marinos en la Lengua del Océano, una profunda fosa oceánica que separa las islas de Andros y de Nueva Providencia en las Bahamas. Moline y Benoit-Bird estaban investigando si fuentes de alimentos como el pescado, el krill y los calamares juegan un papel en la atracción de las ballenas hacia la región.
Mientras estaban allí, los investigadores decidieron realizar un sencillo experimento para probar si un AUV modular apropiado para la investigación en aguas profundas llamado Remus600 podría ser programado para tomar decisiones autónomamente y desencadenar nuevas misiones en su entorno basándose en información biológica -por ejemplo un cierto tamaño o concentración de calamares-.
"Sabíamos que el vehículo tenía más capacidad de la que previamente había aplicado", dice Moline en la información de la universidad. Moline es co-fundador del Laboratorio de Descubrimientos en Robótica de la universidad.
Lograr esta tarea es más difícil de lo que uno podría pensar. Por un lado, el océano es un entorno dinámico que siempre está cambiando y en movimiento. Del mismo modo, los organismos marinos como el calamar están en constante movimiento, son empujados por las corrientes, migran, nadan, y cambian de comportamiento. "Lo que se ve en un momento dado va a cambiar un momento más tarde", dice Moline.
Programación
Los investigadores pre-programaron los ordenadores a bordo de Remus para que tomaran ciertas decisiones. Mientras exploraba la topografía del océano entre 500 y 900 metros por debajo de la superficie, los ordenadores a bordo analizabab los datos de sónar de organismos marinos en el agua en función de su tamaño y densidad.
Cuando los sensores acústicos a bordo del vehículo detectaron el tamaño y la concentración exactos de calamares, provocaron una segunda misión: comunicar la posición del robot en el agua y luego ejecutar una cuadrícula preprogramada para mapear la zona con un detalle más fino. Esta exploración más exhaustiva reveló una colección muy concentrada de calamar en un área y una segunda menos densa de calamares de tamaño similar a medida que la exploración se trasladaba de norte a sur. De acuerdo con Moline, son detalles que podrían haberse pasado por alto si Remus sólo hubiera estado programado para viajar en línea recta.
"Fue una prueba muy sencilla que demuestra que es posible utilizar la acústica para encontrar una especie, hacer que un AUV busque tamaños específicos de esa especie, y seguirla, todo ello sin tener que recuperar el vehículo y volver a programarlo para que cace algo que probablemente llevará desaparecido mucho tiempo para cuando el vehículo esté listo", dice.
A los investigadores también les gustaría saber cómo se distribuyen horizontalmente en la columna de agua el calamar y otras presas, y cómo cambian estas distribuciones en función de las condiciones oceanográficas o la presencia o ausencia de depredadores, como las ballenas.
La combinación de las tecnologías de robótica disponibles para explorar el agua de esta manera pueden ayudar a llenar los vacíos de información. Con bucles de toma de decisiones múltiples, explica Moline, un AUV podría seguir a los calamares u otras especies, ver dónde van, y crear una hoja de ruta continua de sus viajes a través del océano. Observaría así si los grupos se dividen en subgrupos, se dispersan o se congregan con más fuerza, y cómo afectan estos cambios.
Otra opción es programar los AUV para que observe una determinada especie, o una combinación de depredadores y presas.
Los investigadores pre-programaron los ordenadores a bordo de Remus para que tomaran ciertas decisiones. Mientras exploraba la topografía del océano entre 500 y 900 metros por debajo de la superficie, los ordenadores a bordo analizabab los datos de sónar de organismos marinos en el agua en función de su tamaño y densidad.
Cuando los sensores acústicos a bordo del vehículo detectaron el tamaño y la concentración exactos de calamares, provocaron una segunda misión: comunicar la posición del robot en el agua y luego ejecutar una cuadrícula preprogramada para mapear la zona con un detalle más fino. Esta exploración más exhaustiva reveló una colección muy concentrada de calamar en un área y una segunda menos densa de calamares de tamaño similar a medida que la exploración se trasladaba de norte a sur. De acuerdo con Moline, son detalles que podrían haberse pasado por alto si Remus sólo hubiera estado programado para viajar en línea recta.
"Fue una prueba muy sencilla que demuestra que es posible utilizar la acústica para encontrar una especie, hacer que un AUV busque tamaños específicos de esa especie, y seguirla, todo ello sin tener que recuperar el vehículo y volver a programarlo para que cace algo que probablemente llevará desaparecido mucho tiempo para cuando el vehículo esté listo", dice.
A los investigadores también les gustaría saber cómo se distribuyen horizontalmente en la columna de agua el calamar y otras presas, y cómo cambian estas distribuciones en función de las condiciones oceanográficas o la presencia o ausencia de depredadores, como las ballenas.
La combinación de las tecnologías de robótica disponibles para explorar el agua de esta manera pueden ayudar a llenar los vacíos de información. Con bucles de toma de decisiones múltiples, explica Moline, un AUV podría seguir a los calamares u otras especies, ver dónde van, y crear una hoja de ruta continua de sus viajes a través del océano. Observaría así si los grupos se dividen en subgrupos, se dispersan o se congregan con más fuerza, y cómo afectan estos cambios.
Otra opción es programar los AUV para que observe una determinada especie, o una combinación de depredadores y presas.
Referencia bibliográfica:
Mark Moline, Kelly Benoit-Bird. Sensor Fusion and Autonomy as a Powerful Combination for Biological Assessment in the Marine Environment. Robotics (2016). DOI: 10.3390/robotics5010004.
Mark Moline, Kelly Benoit-Bird. Sensor Fusion and Autonomy as a Powerful Combination for Biological Assessment in the Marine Environment. Robotics (2016). DOI: 10.3390/robotics5010004.