Ciencia por robot: equipando el lago “más inteligente” del mundo

Ciencia por robot: equipando el lago “más inteligente” del mundo

Una plataforma flotante que alberga sensores que registran mediciones debajo de la superficie del lago George.

Una plataforma flotante que alberga sensores que registran mediciones debajo de la superficie del lago George.

Instituto Politécnico Rensselaer

BOLTON LANDING, Nueva York—Al llegar a la estación de investigación de campo del Instituto Politécnico Rensselaer a orillas del hermoso lago George, las oficinas parecían desiertas. El personal de la estación no se escondió de nosotros; todos se habían mudado a otro edificio para una sesión de capacitación sobre una nueva tecnología. Han estado haciendo mucho últimamente.

La escena en su sala de reuniones era en general bastante estándar: mesas, sillas, café y refrigerios, pero pocas estaciones de campo tienen una nueva y brillante pantalla de computadora de nueve paneles en la pared. Y ninguna estación de campo tiene lo que pronto mostrará esta pantalla.

Ubicado a lo largo del borde este de las hermosas y escarpadas montañas Adirondack de Nueva York, al sur del vasto lago Champlain, el lago George es una cuenca larga tallada por glaciares llena de aguas cristalinas. El lago tiene 51 kilómetros de largo, no mucho más de tres kilómetros de ancho y ha sido durante mucho tiempo una atracción natural. Thomas Jefferson la llamó una vez «el agua más hermosa que he visto en mi vida». Pero hoy, una asociación entre IBM, el Instituto Politécnico Rensselaer y el FONDO local para el lago George tiene en mente una descripción diferente: el lago «más inteligente» del mundo. Es un esfuerzo denominado «Proyecto Jefferson».

Hace más de 30 años, Rensselaer estableció su estación de campo en una propiedad donada en la ciudad de Bolton Landing. (Anteriormente, el espacio era un alojamiento, y todavía proporciona un lugar para dormir para estudiantes y científicos visitantes). Esta estación sirvió como base para el monitoreo a largo plazo del lago George, así como para otras investigaciones en el área, incluido el monitoreo de un número de lagos Adirondack siguiendo las regulaciones de lluvia ácida aprobadas en 1990. Hoy es el hogar del Proyecto Jefferson. Y con el apoyo tecnológico y financiero de IBM, los investigadores se están preparando para aprovechar un enfoque completamente nuevo para estudiar Lake George: Big Data.

¿Por qué esta brillante palabra de moda de investigación puede ayudar a estas iniciativas ambientales? Bueno, ¿por qué las moscas de la fruta reciben tanta atención de los biólogos? No porque sean necesariamente más interesantes que otras criaturas, sino porque son un excelente organismo modelo para la investigación. Como sabemos tanto sobre ellos, es más fácil hacer preguntas complejas con alguna esperanza de encontrar la respuesta. La misma estrategia se puede aplicar a los ecosistemas acuáticos. Si puede identificar suficientes procesos básicos en un lago específico, este rico contexto puede abrir nuevas oportunidades de investigación: sus inversiones están pagando dividendos científicos más allá de un solo cuerpo de agua. Entonces, de esta manera, el proyecto Jefferson tiene como objetivo convertir el lago George en una mosca de la fruta más grande y elegante.

Publicidad

Dado que la ciencia está impulsada por los datos, a menudo se ve frenada por la falta. Una forma en que los científicos pueden aprovechar al máximo su financiación y su tiempo es reclutar asistentes robóticos, dispositivos que permanecen en el campo, realizando mediciones diligentemente en un horario predeterminado. Es un servicio enorme, pero esos bots no siempre recopilan el tipo de datos que un científico quiere (más es definitivamente mejor cuando se trata de datos, pero mejor también es mejor).

El Proyecto Jefferson considera que el próximo paso en la investigación evolutiva consiste en poner cerebros en estos robots y aumentar su potencial. Suponga que desea medir algo que sucede durante las tormentas eléctricas. Si su instrumento mide con poca frecuencia, es probable que se pierda la mayor parte de la acción cuando llegue una tormenta. Si lo configura para medir con demasiada frecuencia, sus bancos de memoria se llenarán y su batería se agotará antes de que aparezca una tormenta. Un instrumento más inteligente simplemente esperaría hasta que llegue una tormenta, luego muestrearía como un loco hasta que se cierre la ventana de interés.

El resultado sería más de los datos que está buscando. Y eso pondrá una sonrisa en la cara de cualquier científico.

ser inteligente

Cuando Ars visitó la estación de campo de Bolton Landing en febrero, Harry Kolar de IBM describió las herramientas que están desarrollando para hacer todo esto posible. «A partir de [IBM’s] perspectiva, estamos apoyando todo el proyecto mediante la construcción de la infraestructura más avanzada posible, para extraer realmente el máximo conocimiento del lago”, dijo.

Parte de eso es una avalancha de métricas. Los arroyos más grandes que desembocan en el lago George ahora se monitorean durante todo el año mediante estaciones de muestreo. El agua se introduce en un recinto calentado (no se necesita hielo) donde se analiza mediante un dispositivo sensor de registro de datos con sondas para cosas como temperatura, pH, oxígeno disuelto, conductividad, materia orgánica disuelta y contenido de algas. Otros instrumentos miden el nivel del agua y la velocidad del flujo de la corriente. Los datos se descargan periódicamente a través de una conexión a Internet celular y se ingresan en la base de datos del proyecto. Y al mismo tiempo, un carrusel de botellas de muestra se llena automáticamente y se recupera periódicamente para realizar más pruebas en los laboratorios de química analítica en la estación de campo.

Este mismo tipo de sensor también estará activo en el propio lago, operando desde un conjunto de plataformas flotantes ancladas. Los flotadores suben y bajan los sensores, permitiéndoles muestrear un perfil vertical del lago. Esto es extremadamente útil, ya que el lago se estratifica en una capa superficial más cálida y una parte profunda más fría (como lo hacen la mayoría de los lagos). Los primeros dos flotadores llegaron al lago el verano pasado, pero cinco saldrán esta primavera después de que el hielo se derrita.

Publicidad

También se colocarán varios perfiladores de corriente en el fondo del lago. Estos dispositivos hacen rebotar ondas acústicas en partículas a la deriva, utilizando el ligero desplazamiento Doppler de las ondas que regresan para calcular velocidades a diferentes alturas sobre el dispositivo. Por ahora, solo almacenarán datos para descargarlos cuando los recuperen, pero es posible que en el futuro utilicen cables para permitir un acceso casi en tiempo real.

Por supuesto, los investigadores también quieren poner cerebros en estos dispositivos. «[IBM is] no solo estamos construyendo la arquitectura para devolver los datos al sistema con análisis sofisticados”, dijo Kolar, “sino que también estamos construyendo un sistema integrado [computing system] en los sensores[…] que contendrá código personalizado, cosas basadas en estándares abiertos, plataformas Linux y todo eso. De hecho, podemos trabajar para publicar algunos de los análisis. Aumenta la disponibilidad de datos, aumenta la integridad de los datos, la calidad de los datos y nos permite hacer algunas cosas interesantes.

Esto incluye cosas como aumentar la frecuencia de muestreo cuando sucede algo fuera de lo común. En el caso de los flotadores de perfilado, los dispositivos primero podrían encontrar el límite entre la superficie y las capas más profundas, llamada termoclina, y ajustar automáticamente el resto de las profundidades de muestreo en consecuencia para apuntar a la región de mayor interés para los investigadores.

  • Una estación de monitoreo de arroyos adyacente a la estación de campo en Bolton Landing.

    Instituto Politécnico Rensselaer

  • Una de las plataformas de sensores flotantes se encuentra junto al muelle.

    Instituto Politécnico Rensselaer

  • Harry Kolar de IBM me muestra uno de los sensores.

    scott k johnson

  • El fin comercial del dispositivo sensor. El sensor de algas es óptico, por lo que incluso hay un pequeño limpiaparabrisas para mantenerlo limpio.

    scott k johnson

  • Un sensor que puede medir el nivel del agua y la velocidad de un arroyo.

    scott k johnson

  • Una pila de Raspberry Pis que alimentará el cerebro de los instrumentos.

    scott k johnson

  • Uno de los perfiladores acústicos de corriente, frente a una caja verde que lo sujetará cuando se baje al fondo del lago.

    Instituto Politécnico Rensselaer

  • Una estación meteorológica montada detrás de la estación de campo.

    Instituto Politécnico Rensselaer

  • La estación meteorológica del muelle dice que hace frío.

    scott k johnson

El sistema también podrá ir más allá de este nivel de inteligencia gracias a la otra parte principal del proyecto: el modelado. El primer ejemplo es una implementación del modelo meteorológico «Deep Thunder» de IBM. Usando todos los datos meteorológicos que pueden obtener (incluso de sus propias estaciones meteorológicas alrededor del lago), el modelo meteorológico generará un pronóstico local (con una resolución de 1 kilómetro) durante 48 horas dos veces al día.

La salida de este modelo puede alimentar directamente a otros. Uno modela la escorrentía superficial en toda el área que desemboca en el lago George, simulando los pulsos de agua que fluyen hacia el lago a través de los arroyos después de la lluvia. El otro es un modelo de circulación de un lago. Basado en las entradas y salidas del lago y los vientos del modelo meteorológico, simula el movimiento y la mezcla del agua en todo el lago.

Para construir estos modelos, se adquirieron topografías y batimetrías extremadamente detalladas de los fondos de los lagos. Los datos batimétricos (producidos a partir del mapeo sonar) son magníficos, con una resolución de apenas medio metro. El mapeo láser basado en aviones de las colinas circundantes y la costa poco profunda se ensambló para una representación digital perfecta del paisaje.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.