Nuevo robot puede detectar plancton ópticamente y acústicamente

Zooglider (arriba) con una selección de imágenes de zooplancton que el robot ha capturado. Foto superior: Benjamin Whitmore

Un equipo de oceanógrafos e ingenieros biológicos y físicos ha modificado un instrumento de oceanografía física común para poder obtener imágenes del zooplancton a medida que se desliza a través del océano.

El robot, el primer instrumento de detección de su tipo apodado Zooglider por Mark Ohman, un oceanógrafo biológico en el Instituto de Oceanografía Scripps de la Universidad de California en San Diego, utiliza como plataforma un planeador desarrollado por Scripps conocido como Spray. Los desarrolladores de instrumentos de Ohman y Scripps equiparon los planeadores Spray con forma de torpedo con una cámara (llamada Zoocam) y un dispositivo llamado Zonar que recopila datos acústicos sobre zooplancton, animales marinos microscópicos de libre deriva, a la manera de un instrumento sonar.

Zooglider puede adquirir imágenes de zooplancton cada cinco centímetros a profundidades de 400 metros o más a medida que canaliza el agua de mar en un túnel de muestreo a bordo. El nuevo instrumento representa un gran avance porque permite la observación de la vida microscópica en su hábitat y proporciona información sobre esa vida en el contexto espacial. Esto fomenta la capacidad de los científicos para adquirir datos cuantitativos sobre la vida microscópica dentro de áreas definidas, una búsqueda fundamental de los oceanógrafos biológicos que estudian cómo los organismos marinos interactúan y están influenciados por la física y la química de su entorno.

"Casi todos los procesos importantes en el océano, como el ciclo del carbono, la producción pesquera, la proliferación de algas nocivas, la acidificación de los océanos y la desoxigenación, están relacionados directamente con los animales de mar abierto, el zooplancton", dijo Ohman. “Esta es nuestra primera ventana a su mundo a través de un vehículo completamente autónomo. Estamos entusiasmados con las nuevas oportunidades que ofrece Zooglider para visualizar y comprender estos organismos, sin ser perturbados en su entorno natural ".

Los datos recopilados por Zooglider proporcionarán conocimientos sobre la dinámica del zooplancton que proporciona información indirecta sobre el fitoplancton en el que se alimenta el zooplancton y sobre los organismos que se alimentan del zooplancton. Zooglider también promete una visión invaluable de cómo la vida marina está respondiendo al cambio climático.

Oceanógrafos e ingenieros físicos dirigidos por Russ Davis de Scripps desarrollaron el planeador Spray a partir de finales de los años noventa. El robot de 2 metros de largo, que se puede programar desde un teléfono celular, se ha utilizado para detectar y monitorear las condiciones de El Niño en California, los derrames de petróleo en el Golfo de México y las corrientes en el Mar de Salomón. Los planeadores en aerosol están programados para correr a lo largo de transectos, bucear y volver a allanar en forma de balancín, ya que su flotabilidad es manipulada por vejigas internas. Mientras que en la superficie, los planeadores transmiten datos a los investigadores.

Ohman, Davis, el ingeniero de desarrollo Jeff Sherman y otros agregaron un paquete de sensores ópticos y un sistema de sonar a Zooglider. Los autores dijeron que eligieron el Spray como plataforma sobre otros tipos de instrumentos marinos debido a su capacidad para minimizar el consumo de energía y permanecer en el océano durante períodos de 50 días o más con la adición de sensores más complejos. Además, su diseño causa la menor cantidad de interrupciones en las comunidades microscópicas que observa.

"Mark [Ohman] tuvo una gran idea de llevar una cámara muy magnificada al océano superior en planeadores para observar el zooplancton y Jeff [Sherman] y me divertí mucho diseñando la larga distancia focal Zoocam y montándola en un planeador Spray para Haz Zooglider ", dijo Davis. "Incluso más gratificante fue ver cómo se deducen los nuevos datos del comportamiento del zooplancton a partir de sus datos".

El coautor Jeffrey Ellen de la Escuela de Ingeniería Jacobs de la Universidad de California en San Diego está creando métodos mediante los cuales se pueden analizar los datos de imagen de Zooglider a través del aprendizaje automático. Otros colaboradores incluyen Kyle Grindley, Benjamin Whitmore y Catherine Nickels de Scripps.

El desarrollo de Zooglider fue apoyado por la Fundación Gordon y Betty Moore.