ASTRIIS desenvolve um sistema de deteção com múltiplos robots adaptativos para observação do oceano

Frentes oceânicas, um fenómeno oceânico importante e difícil de detetar

Embora o oceano possa parecer bastante estático a olho nu, na realidade é composto por múltiplas camadas de água em permanente movimento, as quais desempenham um papel fundamental no funcionamento do planeta e na sua biodiversidade, incluindo a vida humana. Por exemplo, as cidades do Porto (Portugal) e Nova Iorque (EUA) estão aproximadamente situadas à mesma latitude. Enquanto que raramente neva no Porto (ou em qualquer parte da costa portuguesa), em Nova Iorque (e boa parte da costa oriental dos EUA) é famosa também pelos seus nevões. A circulação oceânica — nomeadamente, a Corrente do Golfo — assegura que a Europa Ocidental seja muito menos fria do que a margem oposta do Atlântico Norte.

A água do mar segue a dinâmica dos fluidos, tal como o ar. A água com maior densidade deslocar-se-á para locais com menor densidade de água. O que faz com que a densidade varie na água é tanto a temperatura como a sua salinidade, pelo que estas são as variáveis que os cientistas que estudam o oceano precisam de conhecer em profundidade para compreender como o seu funciona e para prever como pode mudar.

Temperatura da superfície do mar a 1 de outubro de 2022

Quando dois corpos de água com densidades diferentes se encontram, muita turbulência e outros fenómenos interessantes acontecem à superfície e debaixo de água. Um deles chama-se “frentes oceânicas”. Muitos cientistas dedicam as suas vidas a estudá-las. Embora existam produtos de satélite que conseguem monitorizar a temperatura do oceano, tais dados apenas mostram como a temperatura muda à superfície e com baixa resolução.

No âmbito do ASTRIIS, a FEUP e a OceanScan-MST estão a desenvolver uma nova tecnologia para adquirir automaticamente dados oceânicos, à superfície e debaixo de água, nos locais onde se formam frentes oceânicas. Tal objetivo está a tornar-se uma possibilidade com múltiplos robots inteligentes que trabalham em colaboração para produzir modelos 3D do oceano.

Monitorização adaptativa utilizando múltiplos robots

A identificação, acesso e monitorização das frentes oceânicas enquanto estas ocorrem não é tarefa fácil. O oceano é um vasto e, muitas vezes, inóspito território. Uma forma de monitorizar vastas áreas do oceano é navegar nas suas águas a uma velocidade relativamente rápida e abrandar quando e onde as propriedades da água começam a mudar. Isto permite obter mais amostras de água onde mais importa, otimizando o tempo a bordo durante uma expedição de investigação científica. À adaptação da forma como a estação de amostragem se desloca como a frequência de amostragem — isto aplica-se tanto a navios tripulados como a robots — chama-se amostragem adaptativa.

Uma frota de vários robots Light Autonomous Underwater Vehicles (LAUV) pode trabalhar em rede para que a sua ação coordenada permita monitorizar áreas de maior interesse com muito mais detalhe. Podem começar por estar espalhados pelo oceano e, se um robô detetar um fenómeno de interesse, como uma frente oceânica, os outros podem juntar-se e contribuir para obter muito mais dados.

A Equipa da FEUP e um dos seus LAUV Xplore equipados com CTD e comunicações via satélite que foram colocados ao largo da costa central portuguesa em Setembro de 2022

No contexto do ASTRIIS, LAUV equipados com sensores CTD (condutividade, temperatura e profundidade) estão a ser utilizados para recolher dados ao largo da costa de Portugal. Tais dados são enviados pelo LAUV em quase tempo real através de comunicações via satélite para o Ripples, o serviço cloud-based da FEUP que recebe todos os dados e armazena as ações executadas por cada um dos robots. Em terra, longe de onde a característica de interesse está a ocorrer, os cientistas podem analisar os dados e decidir para onde a frota de robots deve ir e como devem agir.

Ripples é utilizado para analisar os dados enviados pelos LAUV e para controlar a sua ação através de comunicações via satélite

Fique atento ao website ASTRIIS e ao LinkedIn para mais desenvolvimentos sobre esta e outras atividades do projeto em curso.