IA descubre cinco regiones oceánicas dinámicas que cubren 93,7% de la Tierra

Nueva técnica de machine learning identifica enlaces y patrones en el océano que tienen sentido.

Revela 5 regiones dinámicas consistentes que componen casi 93,7% del océano mundial, junto con su parámetro físico dominante.

¿Qué resolvió el algoritmo?

El equipo usó "Estimating the Circulation and Climate of the Ocean" (ECCO) para obtener datos sobre qué ocurre en océano global. ECCO proporciona variabilidad oceánica, física costera, ciclos biológicos, y geodesia, basado en miles de millones de parámetros registrados en últimas 2 décadas.

Referencia: Wiley Online Library | doi:10.1029/2018EA000519 | MIT

Aplicaron K-means clustering —método de cuantización vectorial— para detectar patrones robustos en datos y determinar física dominante en el mar. Resultados revelaron 5 clusters, representando 5 regiones dinámicas consistentes que componen ~93,7% del océano mundial.

El cluster mayor, por ejemplo, representa ~43% del mar global: su parámetro dominante es estrés de viento en superficie marina equilibrado por torques en el fondo. Este parámetro se registra mayormente en giros subpolares y subtropicales en Hemisferio Norte, grandes porciones del Ártico, y delgada franja en Océano Austral.

Océanos agrupados por parámetros similares | Crédito: Maike Sonnewald

Similarmente, los otros 4 clusters muestran parámetro físico dominante y dónde exactamente se encuentra en océano global. El 6,3% restante de áreas oceánicas fue difícil de precisar.

En próximo estudio, investigadores usarán misma técnica ML con datos de mayor resolución para rastrear el 6,3% restante. Se centrarán en factores sensibles al clima, como circulación de giros e inversión.

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Por ahora, esta herramienta ayuda a oceanógrafos y científicos a facilitar análisis, comparar regiones con comportamiento similar, y enfocar investigación en lugares correctos.