In un recente studio pubblicato su Comunicazioni sulla natura , un team internazionale di ricercatori della Tampere University of Technology (TUT), Finlandia, e l'Institut FEMTO-ST presso l'Université Bourgogne-Franche Comté, Francia, fare un passo significativo verso l'analisi e la prevedibilità delle onde anomale che appaiono apparentemente dal nulla.

Storie di onde oceaniche giganti con un grande potere distruttivo sono roba da leggende e folklore, ma oggi il loro studio scientifico è un'area critica della ricerca multidisciplinare che abbraccia l'oceanografia, fisica e matematica. Un problema particolare affrontato dai ricercatori è che queste onde estreme si presentano apparentemente casualmente sulla superficie dell'oceano, e sembra impossibile prevedere le condizioni che possono precedere la loro comparsa. Una difficoltà pratica correlata è che non è sempre possibile misurare completamente tali onde, e la strumentazione disponibile il più delle volte cattura solo una parte delle caratteristiche dell'onda.

In recenti esperimenti che studiano analoghe onde estreme di luce, i ricercatori hanno usato l'intelligenza artificiale per studiare questo problema, e hanno ora determinato una distribuzione di probabilità che identifica preferenzialmente l'emergere di onde anomale. La particolare novità di questo lavoro è che i ricercatori hanno addestrato una rete neurale per identificare le particolari proprietà nel dominio del tempo delle onde anomale con le intensità più alte ed estreme da informazioni solo parziali sulle caratteristiche delle onde nel dominio della frequenza o della lunghezza d'onda.

Gli esperimenti sono stati eseguiti iniettando impulsi laser in un sistema di fibre ottiche progettato per riprodurre la propagazione delle onde descritta da un'equazione di Schrödinger non lineare, un modello che può essere applicato anche alle onde d'acqua. Utilizzando uno strumento sviluppato appositamente per misurare spettri ottici in tempo reale con un'elevata gamma dinamica, i ricercatori hanno compilato un set di dati di migliaia di segnali spettrali rumorosi da un processo non lineare chiamato instabilità di modulazione, che si crede sia associato ad alcune classi di onde anomale sull'oceano.

Sebbene gli spettri ottici siano facili da misurare, non mostrano direttamente la presenza di onde anomale. Ma utilizzando potenti simulazioni numeriche per addestrare una rete neurale, è stato possibile sviluppare un algoritmo in grado di individuare con precisione le caratteristiche negli spettri che predicono l'emergere di un'onda anomala, anche se queste caratteristiche erano essenzialmente invisibili all'occhio di un ricercatore.

"Sorprendentemente, l'algoritmo ha dimostrato di essere in grado di prevedere l'intensità di picco di un'onda anomala associata a qualsiasi particolare misurazione spettrale, anche se gli esperimenti non hanno mai misurato direttamente l'intensità delle onde anomale, "dice il professor Goëry Genty, che ha guidato il team della Tampere University of Technology.

I risultati ottenuti hanno prodotto una distribuzione di probabilità per la comparsa delle onde anomale ottiche e sono stati utilizzati anche per classificare le misurazioni spettrali in diversi insiemi associati a diversi tipi di onde anomale.

"Oltre a suggerire che tecniche simili possono essere utilizzate per analizzare misurazioni in tempo reale sui dati delle onde oceanografiche, i risultati aprono nuove prospettive in tutti i campi di ricerca in cui le osservazioni dirette nel dominio del tempo sono difficili, ma dove sono disponibili dati spettrali, " conclude il professor Dudley, che guidava la squadra dell'Université Bourgogne-Franche Comté.