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El big data actualiza el mapa del fondo marino

Mapa de la distribución de los sedimentos del fondo marino / Adriana Dutkiewicz

Teguayco Pinto

A pesar de la gran cantidad de nuevos datos que se han recogido durante las últimas décadas, el mapa de la distribución de los sedimentos del fondo marino ha cambiado muy poco desde los años 70. Ahora, gracias al big data, un equipo de investigadores de la Universidad de Sidney ha conseguido hacer un mapa digital e interactivo, mucho más preciso que el anterior. Este mapa ha sido realizado en base a las muestras de sedimentos obtenidas en expediciones científicas realizadas desde 1950 hasta la actualidad y, según los autores del estudio, publicado en la revista Geology, “proporciona nuevos conocimientos sobre los procesos que rigen la distribución de los sedimentos en los océanos del mundo”.

Los sedimentos oceánicos cubren el 70% de la superficie del planeta y son el hogar del mayor ecosistema de la Tierra. Según la principal autora del estudio, la investigadora Adriana Dutkiewicz, estos sedimentos están compuestos principalmente de restos de animales marinos microscópicos que viven en aguas superficiales y que después de morir “se hunden como nieve marina” hasta quedar enterrados en el fondo“. Esto seres microscópicos, llamados genéricamente fitoplancton, producen más del 25% del oxígeno que respiramos y suponen el mayor sumidero de carbono de la Tierra. ”La contribución de estos microorganismos a la lucha contra el calentamiento global es mayor que la de todas las plantas del planeta, sin embargo, aún no entendemos bien cómo lo hacen“, afirma Dutkiewicz.

La composición y la distribución de los sedimentos en los océanos del mundo es fundamental para comprender los ciclos biogeoquímicos globales y para comprender cómo están respondiendo las profundidades del océano al calentamiento global. Además, los autores del estudio destacan que un mapa completo y preciso de los sedimentos oceánicos puede “ayudar mucho en la planificación de expediciones oceanográficas, en las operaciones de búsqueda y recuperación de submarinos, la evaluación de los riesgos geológicos y la localización de sitios potenciales para la eliminación de los residuos nucleares”.

Para realizar el mapa, los investigadores recurrieron en primer lugar al Índice de Muestras Marinas y Lacustres, una institución que cuenta con más de 200.000 muestras obtenidas en superficie. “Tras eliminar las que no venían especificadas en los informes de campaña, las que no tenían metadatos suficientes y las que consideramos inadecuadas, nos quedamos con algo menos de 15.000 muestras”, explica Dutkiewicz. Pero, una vez filtradas las muestras, era necesario clasificarlas, etiquetarlas y realizar una estimación sobre la localización de cada tipo en el fondo marino. Para ello, Dutkiewicz contó con la colaboración del Centro Australiano de Investigación en Tecnologías de la Comunicación y la Información (NICTA, por sus siglas en inglés).

Un algoritmo para hacer el mapa

El método utilizado para clasificar todas las muestras con sus respectivos metadatos se basaba en la utilización de un conjunto de algoritmos denominado, máquinas de vectores de soporte. “Este tipo de algoritmos adapta su comportamiento en función de los datos que recibe, es lo que llamamos aprendizaje automático o supervisado”, explica a eldiario.es el investigador del NICTA, Simon O'Callaghan, responsable de la parte computacional del estudio.

Este método permite, a partir de un conjunto de ejemplos, etiquetar las diferentes muestras y construir un modelo que prediga a que clase pertenece y en que zona del fondo marino estará cada una las nuevas muestras introducidas, incluso si nunca la ha visto antes. Para hacerlo, explica O'Callaghan, “nos quedamos con una serie de muestras cuyas localización conocíamos con precisión, de forma que si el algoritmo acertaba al etiquetarla, le premiábamos y si fallaba, le sancionábamos”. Tras repetir el proceso miles de veces, el algoritmo evoluciona su modelo para maximizar su recompensa y, como consecuencia, produce un mapa con una alta probabilidad de acertar en la distribución de los sedimentos, “incluso en las áreas en las que no tenemos datos”, asegura O'Callaghan.

Los mapas marinos, un desafío para la humanidad

La producción de mapas del fondo marino ha sido siempre un desafío para la humanidad. Los primeros se hicieron mediante de sondeos realizados con cuerdas que disponían de un peso muerto en uno de sus extremos. Los marineros introducían la cuerda lastrada en el mar hasta que su tensión aflojaba, indicando que el peso había tocado fondo, lo que les daba una idea de la profundidad de la zona. Sin embargo, con este rudimentario método solo se podían determinar los accidentes geográficos más grandes del fondo marino y en aguas cercanas a la costa, con el único objetivo de identificar posibles peligros para la navegación.

El primer gran avance en la cartografía moderna de los fondos marinos llegó con el uso sonar, utilizado por primera vez en la Primera Guerra Mundial, aunque no sería hasta varias décadas más tarde, pasada la segunda gran guerra, cuando los nuevos avances en electrónica proporcionaron mediciones más precisas en aguas mucho más profundas. Así, en 1957 los cartógrafos Marie Tharp y Bruce Heezen, hicieron el primer mapa público del fondo oceánico del Atlántico Norte.

Desde entonces los mapas marinos se han ido refinando hasta obtener mapas cartográficos muy precisos realizados mediante imágenes obtenidas por satélite, como el publicado el pasado octubre en la revista Science. La utilización de algoritmos para generar mapas de la distribución del fondo marino es otro paso más en el complejo mundo de la cartografía marina. Para Dutkiewicz, tanto la nueva metodología utilizada para la creación del mapa, como el mapa en sí mismo, “constituyen la base para la elaboración de mapas similares que nos permitan comprender mejor el impacto de las variaciones climáticas en la distribución de sedimentos en el fondo marino, lo que a su vez ayudará a entender cómo los sumideros de carbono marino pueden cambiar debido al calentamiento global”.

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