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| Turbulencias en la atmósfera: proponen un novedoso método para medir su intensidad |
🎙 Por Lorena Tablada ✍️
Los cambios repentinos en la dirección y velocidad del viento pueden
afectar, entre otras cosas, el rendimiento de telescopios terrestres, la
comunicación láser y diversos sistemas de vigilancia. Un equipo del CONICET
ideó un procedimiento de bajo costo para cuantificar su impacto, basado en el
procesamiento de imágenes de video con inteligencia artificial
Una
turbulencia atmosférica es un movimiento inestable que se caracteriza por un
cambio repentino en la dirección y velocidad del viento que circula en la
atmósfera. Causada por fluctuaciones en la temperatura y la presión del aire, esta
agitación afecta el índice de refracción del aire –es decir la desviación de la
luz u otras ondas electromagnéticas debido a la variación en su densidad–, por
lo que puede desenfocar y distorsionar imágenes y señales ópticas, lo que impacta
negativamente, entre otras cosas, en el normal funcionamiento de los
telescopios terrestres, la comunicación láser y los sistemas de vigilancia.Se
trata de un efecto dinámico que se manifiesta cotidianamente, por ejemplo, en
el titilar de las estrellas en el cielo nocturno.
En
un trabajo de reciente publicación en la revista científica Sensors, un
equipo de investigación del CONICET y la Universidad Católica de América,
Estados Unidos, aporta un novedoso método para medir y cuantificar esas
turbulencias, que combinaimágenes de video e inteligencia artificial y reduce
significativamente los costos y la complejidad que implican las herramientas de
medición tradicionales.
La
nuevatécnica propuesta reemplaza los instrumentos ópticos especializados por una
cámara de video estándar y un modelo artificial de aprendizaje profundo.
“Nuestro enfoque se basa en la captura de videos de objetivos estáticos vistos
a través de diferentes niveles de turbulencia. Eso nos permite extraer
representaciones espacio-temporales de la dinámica de las turbulencias, las que
luego se introducen en una red neuronal convolucional –artificial– entrenada.En
base a las características extraídas de las imágenes de video, esta red aprende
de manera efectiva a discriminar entre diferentes intensidades de turbulencia con
una alta precisión”, explica Damián Gulich, investigador del CONICET en el
Centro de Investigaciones Ópticas (CIOp, CONICET-UNLP-CICPBA) y primer autor
del trabajo.
El método fue probado en un turbulador de laboratorio, es decir un dispositivo capaz de provocar un flujo de aire que emula la dinámica de una turbulencia. Puede adaptarse para medir escenarios turbulentos reales mediante el entrenamiento de la red neuronal artificial con conjuntos de datos
ampliados o modelos de turbulencia ya conocidos. “Una vez entrenado, el modelo puede monitorear y proporcionar rápidamente estimaciones confiables de la intensidad de las turbulencias, lo que facilita su aplicación en enlaces de comunicación óptica en el espacio libre, sistemas de vigilancia o imagen astronómica, entre otros campos”, resaltan desde el equipo.El
grupo de especialistas destaca que el método, además de económico y preciso, es
escalable para aplicaciones de largo alcance, donde los efectos turbulentos
pueden degradar significativamente la integridad de la señal óptica. En ese
sentido, a futuro se abocarán al desarrollo de modelos centrados en condiciones
de turbulencia más complejas y a optimizar la técnica para reducir el tiempo
necesario para la captura de imágenes y el análisis de datos.
