Creature minuscole e dall'aspetto spaventoso in agguato negli oceani del nostro mondo possono devastare la capacità dei decisori tattici della Marina di percepire l'ambiente o pianificare e tracciare una rotta di navigazione.

La semplice presenza di questi animali, alcuni delle dimensioni di una punta di penna, possono influenzare le operazioni della Marina attraverso l'attenuazione dei segnali acustici, bioluminescenza, e rumore ambientale.

Per aiutare ad aumentare la nostra comprensione di questi organismi di livello trofico intermedio (ITL) come piccoli crostacei e meduse, i ricercatori hanno condotto una campagna sul campo di 14 giorni l'anno scorso al largo della costa del Delaware. La campagna, guidato dall'oceanografo del Laboratorio di ricerca navale statunitense Brad Penta, ha raccolto informazioni sulle dinamiche degli ecosistemi ITL vicino ai fronti oceanici, aree che tendono ad essere biologicamente attive.

Organismi di livello trofico intermedio, piccolo ma potente

Tutti gli organismi all'interno di un ecosistema appartengono a un particolare livello trofico, essenzialmente un'etichetta di dove cadono nella catena alimentare. Gli animali ITL possono variare in dimensioni da piccoli copepodi a grandi meduse. Sono mossi dalle correnti in tutto l'oceano, e può formare enormi sciami.

Penta ha affermato che gli sciami intorno alle apparecchiature acustiche subacquee possono rendere inaffidabile l'output dell'apparecchiatura. Gli sciami possono essere così densi che il suono si riflette e riverbera su di essi, causando false letture e aumentando il rumore ambientale.

Oltre a influenzare il suono, È noto che gli organismi ITL lampeggiano.

"Molti di questi organismi emettono luce, chiamata bioluminescenza, " Penta ha detto. "Non si accendono tutto il tempo; di solito è quando sono stimolati o disturbati."

Come hanno fatto?

Lo studio costiero ha incorporato una serie di strumenti e strumenti di bordo.

Uno dei collaboratori dello studio, l'Università del Mississippi, ha portato un sistema di imaging di ittioplancton in situ (ISIIS). L'ISIIS ha fornito più immagini ad alta risoluzione ogni secondo che veniva rimorchiato dietro la nave.

Durante uno dei rimorchi, L'ISIIS ha passato un pezzo di vita marina e ha pensato erroneamente che avesse toccato il fondo dell'oceano. Risultò essere uno sciame di veligers, uno stadio larvale di molluschi.

"Se ne avessi abbastanza [veligers], potrebbero interferire con il sonar o uno strumento ottico, " ha detto Penta. "La loro presenza può cambiare la profondità alla quale sono schierate le risorse della Marina".

I ricercatori hanno anche collegato strumenti all'ISIIS per misurare la temperatura, salinità, clorofilla-a, ossigeno, e attenuazione della luce. L'associazione di questi strumenti con gli organismi ITL identificati da ISIIS ha consentito ai ricercatori di determinare un profilo ambientale esatto in cui vivevano particolari organismi.

Per tutta la crociera, i ricercatori hanno utilizzato reti per il campionamento, ma ha anche schierato un Wirewalker, un dispositivo di campionamento guidato da onde e correnti. Il Wirewalker era dotato di una varietà di strumenti per misurare la luce, conducibilità, temperatura, profondità, retrodiffusione luminosa e acustica, e ossigeno disciolto in tutta la colonna d'acqua.

Occhi nel cielo

Nell'ambito della campagna sul campo, su nei cieli, un velivolo dotato di imager ed esperti di telerilevamento a bordo ha esaminato l'ambiente oceanico e ha fornito posizioni precise dei fronti oceanici ai ricercatori di bordo. Ha volato con telecamere sensibili al visibile, infrarossi lunghi e corti, e lunghezze d'onda iperspettrali.

L'aereo aveva anche più telecamere LIDAR (Light Detection and Ranging). I LIDAR emettono laser colorati per rivelare i profili di un soggetto. In questo caso, LIDAR ha fornito ai ricercatori informazioni su cosa stava succedendo sott'acqua. Deric Gray, un oceanografo nella divisione Remote Sensing della NRL, gestito e testato un nuovo strumento sviluppato dall'NRL chiamato LIDAR multi lunghezza d'onda per l'ambiente (MUWLE).

A differenza dei tradizionali LIDAR oceanici che normalmente hanno un laser monocromatico, Gray e il suo team hanno progettato MUWLE con colori laser intercambiabili. La flessibilità ha permesso a Gray e al suo team di testare e ottimizzare diversi colori in più ambienti marini.

"Il blu funzionava meglio in acque profonde, "Ha detto Gray. "Il verde ha funzionato bene nelle aree ricche di alghe, e il giallo funzionava bene in baie torbide con molto fango."

I ricercatori hanno progettato MUWLE per raccogliere dettagli nell'acqua, sapendo che avrebbe raccolto una piccola quantità di informazioni sull'atmosfera. Ma i ricercatori sono rimasti sorpresi nell'apprendere che MUWLE può raccogliere informazioni dettagliate sull'atmosfera.

"Abbiamo visto strati di aerosol che si sono manifestati in modo più significativo di quanto pensassimo, " ha detto Gray. "Il LIDAR ha visto anche sottile, nuvole spezzate sotto l'aereo che altrimenti non potremmo vedere".

Cosa c'è nei dati?

I ricercatori ora stanno vagliando attivamente i loro dati. L'obiettivo finale dello studio è sviluppare un modello in grado di prevedere la presenza di organismi ITL.

Prima che i modelli possano utilizzare i dati, però, l'insieme dei dati deve essere elaborato.

Penta ha affermato di aver estratto più di 1,2 milioni di immagini da un solo rimorchio con lo strumento ISIIS. Il suo team utilizza nuove tecniche per ordinare tutte le informazioni e stabilire tendenze.

"Abbiamo iniziato a creare reti neurali profonde di apprendimento automatico per utilizzare l'intelligenza artificiale per classificare gli organismi, ma non ho ancora risultati, " disse Penta.

Le reti neurali profonde (DNN) sono modelli matematici sofisticati utilizzati per elaborare grandi quantità di dati. Cristoforo Legno, un informatico della NRL, sta addestrando una sorta di DNN, una rete neurale convoluzionale (CNN), per identificare gli organismi nelle immagini ISIIS.

"Le CNN sono orientate all'analisi delle immagini, " ha detto Wood. "Un essere umano non potrebbe elaborare queste immagini in una vita. Le bobine di immagini sono enormi e alcuni degli organismi sono molto piccoli".

Penta ha detto che intende usare la CNN per identificare gli organismi, e associare tali informazioni ai fronti e alle masse d'acqua. Questo mostrerà come le comunità nell'oceano sono cambiate durante la campagna di due settimane.

Una volta completamente sintetizzato, Penta ha affermato che le informazioni creeranno un quadro completo dell'ambiente, che aiuterà lo sviluppo di modelli ecosistemici predittivi.