Il sonar è comunemente usato per mappare il fondo dell'oceano, e composizione del fondale (es. fango, argilla o roccia) influenza il modo in cui il suono viene riflesso. salinità, la profondità e la temperatura dell'acqua influenzano anche il modo in cui le onde sonore si propagano attraverso l'acqua.

Ciò significa che le misurazioni del sonar a diverse profondità e distanze possono fornire sondaggi accurati delle proprietà dell'oceano, per esempio come si propagano le correnti sottomarine, come cambia l'oceano più profondo con il clima o dove è meglio ascoltare le balene.

Lavorare con Systems Engineering &Assessment Ltd (SEA), gli scienziati dell'Istituto universitario per l'innovazione matematica (IMI) hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) che potrebbe migliorare la mappatura subacquea dando un senso ai dati incompleti e calcolando quante misurazioni sono necessarie per fornire un rilevamento accurato.

La ricerca faceva parte di un progetto contratto da The Defense and Security Accelerator (DASA), una parte del Ministero della Difesa, migliorare il monitoraggio dei vasti territori marini del Regno Unito utilizzando sonar ad alta tecnologia. SEA ha guidato il progetto e ha fornito dati sonar simulati per addestrare e testare gli algoritmi di intelligenza artificiale sviluppati dall'IMI.

La tecnologia potrebbe essere potenzialmente utilizzata anche per la tomografia oceanica in interi bacini oceanici, come l'Artico, studiare gli effetti del cambiamento climatico sugli oceani e consentire al meglio la sostenibilità delle attività umane in ambienti ed ecosistemi fragili.

Professore Associato Dr. Philippe Blondel, dal Centro per lo Spazio dell'Università, Scienze atmosferiche e oceaniche, ha lavorato al progetto insieme all'esperto di Machine Learning Professor Mike Tipping dell'IMI.

Il Dr. Blondel ha detto:"Ci sono molte variabili diverse che influenzano il modo in cui le onde sonore si propagano nell'acqua, poiché alcune frequenze del suono possono viaggiare più lontano di altre.

"Se pensi al suono di un'orchestra, mentre ti allontani più lontano, potresti perdere il suono ad alta frequenza dei violini ma essere ancora in grado di sentire le note di frequenza più bassa dei violoncelli. Il battito dei tamburi si sarebbe sentito ancora di più.

"Questo è lo stesso con i suoni dell'oceano, che vengono dal tempo, come pioggia e tempeste, gli animali, come balene e pesci, ma anche umani, con navi e attività offshore.

"Per questo progetto abbiamo voluto modellare il modo in cui gli echi del sonar vengono modificati dalla profondità, salinità e temperatura in modo da poter usare il suono per misurare queste variabili nell'oceano".

I ricercatori hanno prima analizzato le numerose caratteristiche degli ambienti sottomarini e li hanno classificati in diverse tipologie.

Hanno utilizzato la modellazione generativa probabilistica per sviluppare diversi algoritmi di intelligenza artificiale per identificare gli ambienti sottomarini.

Dopo aver sviluppato l'algoritmo AI, i ricercatori hanno testato le sue prestazioni su un'ampia gamma di dati acustici simulati che rappresentano un ampio spettro di ambienti sottomarini.

I test hanno dimostrato che il loro algoritmo Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA) potrebbe classificare gli ambienti sottomarini da misurazioni sonar simulate con una precisione media del 93%.

Anche un modello alternativo di processo gaussiano variabile latente (LVGP) ha mostrato ottime prestazioni e ha permesso loro di ottenere una precisione di classificazione ancora più elevata del 96%.

Le simulazioni hanno mostrato che una classificazione accurata può avvenire anche con misurazioni sonar su brevi intervalli spaziali, rendendolo adatto per l'uso pratico, ad es. con veicoli autonomi lenti.

Marcus Donnelly, Responsabile tecnico in Environmental Data Science presso SEA Ltd, ha dichiarato:"Questo progetto ha superato tutte le nostre aspettative per gli algoritmi di intelligenza artificiale applicati alla complessità del sonar nell'ambiente sottomarino.

"Non vediamo l'ora di continuare la nostra collaborazione con l'IMI dopo il feedback positivo del Ministero della Difesa".

I ricercatori prevedono che la tecnica potrebbe essere utilizzata in futuro per monitorare gli effetti del cambiamento climatico.

Il Dr. Blondel ha dichiarato:"Gli scienziati del clima monitorano la propagazione del suono nell'oceano intorno ai poli per osservare i cambiamenti di temperatura nel tempo. Le nostre tecniche potrebbero aiutare a determinare dove meglio posizionare le stazioni di monitoraggio per fornire i dati più completi utilizzando il numero ottimale di misurazioni".