El océano cubre el 71% de la superficie de nuestro planeta y abarca el 93% del volumen habitable de la Tierra. Sin embargo, la mayor parte es inaccesible para los humanos sin asistencia técnica. Afortunadamente, la innovación se está produciendo a un ritmo exponencial, con avances en áreas como la impresión 3D, la inteligencia artificial (IA), la miniaturización y la ciencia de los materiales que aumentan rápidamente nuestra comprensión del océano y sus habitantes. La continua evolución de la tecnología marina promete abordar tanto las grandes escalas necesarias para abarcar el océano como la mayor resolución necesaria para mejorar nuestra comprensión de los procesos oceánicos y la vida marina. Este artículo, con ejemplos del Schmidt Ocean Institute (SOI), explora algunas de las plataformas y sensores que están ampliando los límites de la investigación, la exploración y la recopilación de datos marinos.
Plataformas de investigación avanzadas
Tradicionalmente, el acceso al océano para el avance científico se ha dado mediante buques de investigación, que siguen proporcionando una plataforma robusta para abordar diversos objetivos de investigación y exploración marina. El Instituto Oceanográfico Schmidt ha operado buques de investigación durante los últimos 15 años y su plataforma de investigación actual, el RV Falkor (too) (Figura 1), es un buque de investigación oceánica de vanguardia de clase mundial que ofrece una sofisticada instalación técnica para los científicos. Además de ocho laboratorios científicos, incluyendo un sistema de flujo continuo de agua de mar diseñado para evitar la contaminación por microplásticos y un generador de nitrógeno líquido a bordo para la conservación de muestras biológicas, el buque está equipado con sonares de profundidad oceánica ( Kongsberg EM2040, EM124 y EM712), dos piscinas lunares, una grúa de 150 toneladas y docenas de sensores oceánicos y atmosféricos. El Falkor (too) también lleva a bordo una computadora de alto rendimiento (HPC), que está a disposición de los científicos para ejecutar modelos del océano circundante y un área de investigación más amplia, lo que les permite modificar las estrategias de muestreo en el mar.
Las recientes mejoras en los satélites de órbita baja terrestre ahora proporcionan a buques como Falkor (too) una capacidad de comunicación de barco a tierra más fluida con una conexión de mayor ancho de banda a los laboratorios costeros que, a su vez, permite una participación más amplia de quienes se unen de forma remota y amplía la experiencia disponible en cada expedición. Los científicos también tienen acceso al ROV SuBastian de SOI , un vehículo operado a distancia capaz de descender a 4.500 m. Además de la recopilación de datos y muestras de las profundidades marinas, el ROV se utiliza como plataforma para integrar nuevo equipo científico y probar tecnologías prototipo. Las capacidades de un buque de investigación para la exploración y el descubrimiento científicos son sustanciales: en el año inaugural de operaciones de Falkor (too) , los científicos de este buque descubrieron y estudiaron un nuevo ecosistema animal bajo el lecho marino, cinco nuevos campos de ventilación hidrotermal, 11 nuevos montes submarinos y más de 150 nuevas especies potenciales.
Los vehículos autónomos de superficie pueden recopilar datos atmosféricos y oceanográficos marinos estándar cerca de la superficie, ya sea por delante de un buque de investigación (Figura 2) o en zonas y situaciones de difícil operación para estos. Por ejemplo, en 2021, un vehículo Saildrone recopiló datos de vídeo, velocidad del viento y otros datos sobre el huracán Sam, una tormenta tropical de categoría cuatro. Estas observaciones in situ en la capa superior del océano y justo por encima de la superficie del mar son notoriamente difíciles durante un ciclón, pero vitales para mejorar los modelos acoplados océano-atmósfera y las predicciones de tormentas tropicales.
El Ocean Discovery XPRIZE vio el amanecer de una nueva capacidad para buques de superficie sin tripulación: la capacidad de desplegar y recuperar AUV u otros dispositivos submarinos de forma remota por humanos en el control de la misión en tierra. Tanto los componentes de superficie como los del subsuelo pueden adaptarse durante una misión y configurarse para trabajar en tándem o de forma independiente mientras se está en el mar para proporcionar más flexibilidad y velocidad. Un ejemplo, desarrollado por SEA-KIT International , se utilizó en 2022 para cartografiar el interior de la caldera tras la gran y violenta erupción del volcán submarino Hunga Tonga Hunga Ha'apai, que expulsó su nube volcánica a 57 km sobre la superficie del mar hacia la mesosfera. El USV Maxlimer , desarrollado inicialmente como parte de la propuesta ganadora del equipo de antiguos alumnos de The Nippon Foundation-GEBCO en el Shell Ocean Discovery XPRIZE, se desplegó para cartografiar la caldera mientras se ventilaba activamente, un escenario demasiado peligroso para un buque de investigación tripulado. Los datos confirmaron que la actividad volcánica seguía presente y proporcionaron información a los investigadores para comprender mejor el impacto de la erupción. En 2016, el RV Falkor de SOI cartografió este volcán submarino, y una comparación con la nueva batimetría mostró que 9,5 km³ de material del fondo marino se eliminaron durante la erupción, pero 6,3 km³ se redepositaron a menos de 20 km del borde de la caldera, dejando 3,2 km³ sin contabilizar.
El uso coordinado de múltiples vehículos puede ampliar eficazmente la exploración científica marina. Las innovaciones en tecnologías de superficie autónomas que integran IA reducirán la supervisión y el control humanos, lo que permitirá a las máquinas recopilar eficazmente los datos necesarios para la modelización y el monitoreo del clima, el tiempo y los ecosistemas. Por ejemplo, el Buque Autónomo Mayflower (MAS) cuenta con un "Capitán de IA" que puede procesar y analizar datos meteorológicos para crear y seguir una ruta de misión de forma independiente, lo que lo convierte en una plataforma atractiva y económica para la recopilación de datos rutinaria y a largo plazo.