La inteligencia artificial revela conexiones entre los océanos del mundo

• Una nueva técnica de aprendizaje automático identifica vínculos y patrones en el océano que tienen sentido.
• Revela un total de 5 regiones dinámicas consistentes que constituyen casi el 93,7% de los océanos del mundo, junto con su parámetro físico más dominante.

Antes de la aparición de métodos avanzados de observación y modelado, el estado físico / dinámico del océano se determinaba mediante el uso de descripciones cuasi-laminares a gran escala como los flujos de Stommel-Arons, las recetas abisales o el equilibrio de Sverdrup.

Los avances recientes en la capacidad y la instrumentación de modelos han demostrado que la física de los océanos se puede caracterizar por una intrincada variabilidad espacial y temporal. Cada región del mar tiene un estado único que depende de varios factores, como la meteorología local, la proximidad a los límites occidentales y orientales, y más.

Para detectar qué físicas son más dominantes en una ubicación determinada, es necesario examinar una gran cantidad de puntos de datos para varios parámetros, incluida la salinidad, la velocidad, la temperatura y cómo las cosas se alteran con la profundidad.

Dado que es imposible para cualquier ser humano descifrar cantidades tan enormes de datos, los investigadores del MIT han desarrollado un nuevo método de aprendizaje automático para identificar vínculos y patrones en el océano que tengan sentido.

¿Qué resolvió el algoritmo?

El equipo de investigación utilizó la "Estimación de la circulación y el clima del océano" (ECCO) para obtener datos sobre lo que está sucediendo en el océano global. ECCO proporciona variabilidad oceánica, física costera, ciclos biológicos y geodesia, basándose en miles de millones de parámetros registrados en las últimas dos décadas.

Referencia:Biblioteca en línea de Wiley | doi:10.1029 / 2018EA000519 | MIT

Luego aplicaron la agrupación de K-medias, un método de cuantificación vectorial, para detectar patrones robustos dentro de los datos y determinar la física dominante en el mar. Los resultados revelaron un total de 5 grupos, que representan 5 regiones dinámicas consistentes que constituyen casi el 93,7% de los océanos del mundo.

El grupo más grande, por ejemplo, representa aproximadamente el 43% del mar global:su parámetro más dominante es la tensión del viento en la superficie del mar, que se equilibra con los pares en el fondo. Este parámetro se registra principalmente en giros subpolares y subtropicales en el hemisferio norte, grandes porciones del océano Ártico y una delgada franja en el océano Austral.

Océanos agrupados por parámetros similares | Crédito:Maike Sonnewald

Del mismo modo, los otros 4 grupos muestran el parámetro físico dominante y dónde se puede encontrar exactamente en el océano global. El 6,3% restante de las áreas oceánicas fue bastante difícil de precisar.

En el próximo estudio, los investigadores utilizarán la misma técnica de aprendizaje automático con datos de mayor resolución para rastrear el 6,3% restante. Se centrarán en factores sensibles a los climas, como la circulación de los giros y el vuelco.

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Por ahora, esta herramienta puede ayudar a los oceanógrafos y científicos a facilitar su análisis, comparar regiones con regiones que se comportan de manera similar y enfocar su investigación en los lugares correctos.