El sonar se usa comúnmente para mapear el fondo del océano, y composición del fondo marino (por ejemplo, barro, arcilla o roca) afecta la forma en que se refleja el sonido. Salinidad, La profundidad y la temperatura del agua también afectan la forma en que se propagan las ondas sonoras a través del agua.

Esto significa que las mediciones del sonar a diferentes profundidades y distancias pueden proporcionar sondeos precisos de las propiedades del océano. por ejemplo, cómo se propagan las corrientes submarinas, cómo cambia el océano más profundo con el clima o dónde es mejor escuchar a las ballenas.

Trabajando con Systems Engineering &Assessment Ltd (SEA), Los científicos del Instituto de Innovación Matemática (IMI) de la Universidad han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que podría mejorar el mapeo submarino al dar sentido a los datos incompletos y calcular cuántas mediciones se necesitan para dar una encuesta precisa.

La investigación fue parte de un proyecto contratado por The Defense and Security Accelerator (DASA), una parte del Ministerio de Defensa, para mejorar el seguimiento de los vastos territorios marinos del Reino Unido mediante sonar de alta tecnología. SEA dirigió el proyecto y proporcionó datos de sonda simulados para entrenar y probar los algoritmos de IA desarrollados por el IMI.

La tecnología también podría usarse potencialmente para tomografía oceánica en cuencas oceánicas enteras, como el Ártico, Estudiar los efectos del cambio climático en los océanos y permitir mejor la sostenibilidad de las actividades humanas en entornos y ecosistemas frágiles.

Profesor Titular Dr. Philippe Blondel, del Centro del Espacio de la Universidad, Ciencias Atmosféricas y Oceánicas, trabajó en el proyecto junto con el profesor Mike Tipping, experto en aprendizaje automático, del IMI.

El Dr. Blondel dijo:"Hay muchas variables diferentes que afectan la forma en que se propagan las ondas sonoras en el agua, ya que algunas frecuencias de sonido pueden viajar más lejos que otras.

"Si piensas en el sonido de una orquesta, a medida que te alejas, es posible que pierda el sonido de alta frecuencia de los violines pero aún pueda escuchar las notas de frecuencia más baja de los violonchelos. El batir de los tambores se sentiría aún más.

"Esto es lo mismo con los sonidos del océano, que vienen del clima, como lluvia y tormentas, los animales, como ballenas y peces, pero también humanos, con barcos y actividades en alta mar.

"Para este proyecto, queríamos modelar cómo los ecos del sonar cambiaban según la profundidad, salinidad y temperatura para que podamos usar el sonido para medir estas variables en el océano ".

Los investigadores primero analizaron las muchas características de los entornos submarinos y las clasificaron en diferentes tipos.

Utilizaron el modelado generativo probabilístico para desarrollar varios algoritmos de IA para identificar entornos submarinos.

Después de desarrollar el algoritmo de IA, los investigadores probaron su rendimiento en una amplia gama de datos acústicos simulados que representan un amplio espectro de entornos submarinos.

Las pruebas demostraron que su algoritmo de análisis probabilístico de componentes principales (PPCA) podía clasificar los entornos submarinos a partir de mediciones de sonar simuladas con una precisión media del 93%.

Un modelo alternativo de Proceso Gaussiano Variable Latente (LVGP) también mostró un rendimiento sólido y les permitió lograr una precisión de clasificación aún mayor del 96%.

Las simulaciones mostraron que se puede realizar una clasificación precisa incluso con mediciones de sonar en intervalos espaciales cortos, haciéndolo adecuado para un uso práctico, p. ej. con vehículos autónomos de movimiento lento.

Marcus Donnelly, Líder técnico en ciencia de datos ambientales en SEA Ltd, dijo:"Este proyecto superó todas nuestras expectativas para los algoritmos de IA aplicados a la complejidad del sonar en el entorno submarino.

"Esperamos continuar nuestra colaboración con el IMI luego de los comentarios positivos del Ministerio de Defensa".

Los investigadores anticipan que la técnica podría usarse en el futuro para monitorear los efectos del cambio climático.

El Dr. Blondel dijo:"Los científicos del clima monitorean la propagación del sonido en el océano alrededor de los polos para observar los cambios de temperatura a lo largo del tiempo. Nuestras técnicas podrían ayudar a determinar dónde ubicar mejor las estaciones de monitoreo para brindar los datos más completos utilizando el número óptimo de mediciones".