El Copernicus Marine Service (CMEMS), implementado por Mercato Ocean International (MOI), desarrollará una ‘copia digital’ del océano que imite su comportamiento y mejore el monitoreo actual.

La iniciativa se llevará a cabo por medio de observaciones oceánicas, recopilación y análisis de datos y el uso de Inteligencia Artificial (IA), todo ello financiado por la Agencia Espacial Europea (ESA) con el apoyo de varios socios liderados por el Instituto Francés de Investigación para la Explotación del Mar (IFREMER).

El MOI, organización de análisis y pronósticos oceánicos a nivel global que cuenta con expertos en el desarrollo de sistemas numéricos para estudiar el océano, fue seleccionado por la Comisión Europea, en 2014, para implementar el CMEMS, centro encargado de brindar insumos sobre el océano a nivel mundial, reforzar las políticas ambientales de la Unión Europea y concientizar al público sobre la problemática del cambio climático.

De esta manera, el ‘gemelo’ digital del océano (DTO, por sus iniciales en inglés) se enfocará en el derretimiento glaciar en el Ártico y las olas de calor en el Mediterráneo, estas últimas cada vez más frecuentes y de mayor magnitud afectando a la biodiversidad de la zona, así como a la pesca y acuicultura.

Yann Drillet,  jefe del Centro de Producción Global en CMEMS y de Oceanografía Operativa en MOI, comentó: “el aprendizaje dentro del DTO ayudará a aumentar nuestra comprensión de las olas de calor marinas. Al entrenar una red neuronal con nuestros conjuntos de datos podemos mejorar nuestra detección, comprensión y pronóstico de estos eventos”.

Finalmente, Drillet expresó que en el futuro se aspira a simular variables específicas del océano, lo cual aportaría una mayor comprensión del ecosistema, su medio ambiente y las consecuencias del cambio climático.

“Más adelante, en el marco DTO, planeamos usar el aprendizaje automático para varias otras aplicaciones, incluido el modelado para simular variables oceánicas, reconstruir las corrientes y trayectorias marinas, y clasificar e identificar objetos como parches de microplásticos. Esto también ayudará a proporcionar mejor información para nuestros conjuntos de datos “, concluyó Drillet.