Un algoritmo proporciona una receta sobre cómo (y no menos importante, cuándo) pueden ocurrir olas imprevistas
Consideradas durante mucho tiempo como un mito, las olas monstruosamente grandes son muy reales y pueden partit barcos e incluso dañar plataformas petrolíferas.
Utilizando datos de olas de 700 años de más de mil millones de olas, los científicos de la Universidad de Copenhague y la Universidad de Victoria han utilizado inteligencia artificial para encontrar una fórmula sobre cómo predecir la aparición de estos monstruos marítimos. Los nuevos conocimientos pueden hacer que el transporte marítimo sea más seguro.
Las historias sobre olas monstruosas, llamadas olas rebeldes o imprevistas, han sido la tradición de los marineros durante siglos. Pero cuando en 1995 una ola imprevista de 26 metros de altura chocó contra la plataforma petrolera noruega Draupner, los instrumentos digitales estaban allí para recoger y medir el monstruo del Mar del Norte. Era la primera vez que se medía una imprevista y se proporcionó evidencia científica de que realmente existen las olas oceánicas anormales.
Desde entonces, estas olas extremas han sido objeto de mucho estudio. Y ahora, investigadores del Instituto Niels Bohr de la Universidad de Copenhague han utilizado métodos de inteligencia artificial para descubrir un modelo matemático que proporciona una receta sobre cómo (y no menos importante, cuándo) pueden ocurrir olas imprevistas.
Con la ayuda de enormes cantidades de datos sobre los movimientos oceánicos, los investigadores pueden predecir la probabilidad de ser golpeado por una ola monstruosa en el mar en un momento dado.
"Básicamente, cuando llega una de estas olas gigantes, es simplemente muy mala suerte. Son causadas por una combinación de muchos factores que hasta ahora no se han combinado en una sola estimación de riesgo. En el estudio, mapeamos las variables causales que crean olas imprevistas y utilizamos inteligencia artificial para reunirlas en un modelo que puede calcular la probabilidad de formación de olas imprevistas", dice Dion Häfner.
Häfner es un ex estudiante de doctorado en el Instituto Niels Bohr y primer autor del estudio científico
Olas monstruosas ocurren todos los días
En su modelo, los investigadores combinaron datos disponibles sobre los movimientos oceánicos y el estado del mar, así como las profundidades del agua y la información batimétrica. Lo más importante es que los datos de las olas se recopilaron de boyas en 158 lugares diferentes alrededor de las costas de EE. UU. y territorios de ultramar que recopilan datos las 24 horas del día. Cuando se combinan, estos datos (de más de mil millones de olas) contienen 700 años de información sobre la altura de las olas y el estado del mar.
Los investigadores analizaron muchos tipos de datos para encontrar las causas de las olas imprevistas, definidas como olas que son al menos dos veces más altas que las olas circundantes, incluidas las olas imprevistas extremas que pueden tener más de 20 metros de altura. Con el aprendizaje automático, transformaron todo en un algoritmo que luego aplicaron a su conjunto de datos.
"Nuestro análisis demuestra que ocurren olas anormales todo el tiempo. De hecho, registramos 100.000 olas en nuestro conjunto de datos que pueden definirse como olas imprevistas. Esto equivale a aproximadamente una ola monstruosa que ocurre cada día en cualquier lugar aleatorio del océano. Sin embargo, no todas son olas monstruosas de tamaño extremo", explica Johannes Gemmrich, el segundo autor del estudio.
Imagen: Descubrimiento guiado por máquina de un modelo de olas monstruosas del mundo real
La inteligencia artificial como científico
En el estudio, los investigadores contaron con la ayuda de la inteligencia artificial. Utilizaron varios métodos de IA, incluida la regresión simbólica que proporciona una ecuación como resultado, en lugar de simplemente devolver una única predicción como lo hacen los métodos tradicionales de IA.
Al examinar más de mil millones de olas, el algoritmo de los investigadores analizó su propia forma de encontrar las causas de las olas rebeldes y las condensó en una ecuación que describe la receta para una ola rebelde. La IA aprende la causalidad del problema y la comunica a los humanos en forma de una ecuación que los investigadores pueden analizar e incorporar en sus futuras investigaciones.
"Durante décadas, Tycho Brahe recopiló observaciones astronómicas de las cuales Kepler, con mucho ensayo y error, pudo extraer las Leyes de Kepler. Dion utilizó máquinas para hacer con las olas lo que Kepler hizo con los planetas. Para mí sigue siendo sorprendente que algo así sea posible", afirma Markus Jochum.
Imagen: Ola gigante en las cercanías de Nazaré, Portugal, estrellándose contra un acantilado y un faro después de una gran tormenta atlántica.
Fenómeno conocido desde el siglo XVIII
El nuevo estudio también rompe con la percepción común de las causas de las olas rebeldes. Hasta ahora, se creía que la causa más común de una ola rebelde era cuando una ola se combinaba brevemente con otra y le robaba su energía, provocando que una ola grande siguiera adelante.
Sin embargo, los investigadores establecen que el factor más dominante en la materialización de estas olas anormales es lo que se conoce como "superposición lineal". El fenómeno, conocido desde el siglo XVIII, se produce cuando dos sistemas de olas se cruzan y se refuerzan mutuamente durante un breve período de tiempo.
"Si dos sistemas de olas se encuentran en el mar de una manera que aumenta la posibilidad de generar altas crestas seguidas de profundos valles, surge el riesgo de olas extremadamente grandes. Se trata de conocimientos que existen desde hace 300 años y que ahora respaldamos con datos", afirma Dion Häfner.
Transporte marítimo más seguro
El algoritmo de los investigadores es una buena noticia para la industria naviera, que en un momento dado tiene aproximadamente 50.000 buques de carga navegando alrededor del planeta. De hecho, con la ayuda del algoritmo, será posible predecir cuándo está presente esta combinación "perfecta" de factores para elevar el riesgo de una ola monstruosa que podría representar un peligro para cualquier persona en el mar.
"Como las compañías navieras planifican sus rutas con mucha antelación, pueden utilizar nuestro algoritmo para evaluar el riesgo y determinar si existe la posibilidad de encontrar olas peligrosas en el camino. En base a esto, pueden elegir rutas alternativas", afirma Dion Häfner.
Tanto el algoritmo como la investigación están disponibles públicamente, al igual que los datos meteorológicos y de olas utilizados por los investigadores. Por ello, Dion Häfner afirma que las partes interesadas, como las autoridades públicas y los servicios meteorológicos, pueden empezar a calcular fácilmente la probabilidad de que se produzcan olas monstruosas. Y a diferencia de muchos otros modelos creados con inteligencia artificial, son transparentes todos los cálculos intermedios del algoritmo de los investigadores y el algoritmo está publicado en GitHub.
"La IA y el aprendizaje automático suelen ser cajas negras que no aumentan la comprensión humana. Pero en este estudio, Dion utilizó métodos de IA para transformar una enorme base de datos de observaciones de olas en una nueva ecuación para la probabilidad de ondas monstruosas, que las personas pueden entender fácilmente y relacionar con las leyes de la física", concluye el profesor Markus Jochum, director de tesis y coautor de Dion.
El estudio ha sido publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS): Machine-guided discovery of a real-world rogue wave model
