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Innovaciones en la Detección Submarina: Avances en Tecnología y Colaboración Multisensorial

18:00, 29 julio

Editado por: Inna Horoshkina One

La detección de objetivos submarinos ha avanzado significativamente gracias a la integración de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la fusión de sensores y la robótica autónoma. Estos avances permiten una identificación más precisa y eficiente de objetos en entornos marinos complejos.

La IA desempeña un papel crucial en el procesamiento y análisis de datos recopilados por vehículos submarinos autónomos (AUVs). Al combinar datos de múltiples sensores, como sonar, LiDAR y cámaras ópticas, los AUVs pueden crear representaciones detalladas del entorno submarino, facilitando la navegación y la detección de objetivos. Esta fusión de sensores mejora la percepción multimodal, esencial para tareas como el mapeo preciso y la evitación de obstáculos en condiciones de baja visibilidad.

Además, la robótica de enjambre ha emergido como una estrategia efectiva en la exploración submarina. Inspirada en comportamientos colectivos en la naturaleza, esta técnica implica el despliegue de flotas de robots más pequeños y rentables que colaboran para cumplir misiones a gran escala. Estos enjambres pueden coordinarse de manera autónoma para mapear vastas áreas del fondo marino, monitorear cambios ambientales o realizar operaciones de búsqueda y rescate, mejorando la eficiencia y la resiliencia de las operaciones submarinas.

La colaboración entre vehículos de superficie no tripulados (USVs) y AUVs también ha demostrado ser beneficiosa. Al trabajar juntos, estos sistemas pueden mejorar el posicionamiento y la navegación de los AUVs, optimizando la recolección de datos submarinos y ampliando las capacidades de exploración en entornos desafiantes.

Estos desarrollos tecnológicos están transformando la detección submarina, ofreciendo nuevas oportunidades para la investigación científica, la conservación marina y la seguridad marítima. La integración de IA, la fusión de sensores y la robótica autónoma continúan impulsando la innovación en este campo, abriendo nuevas fronteras en la exploración y protección de los océanos.

Fuentes

  • Nature

  • Performance evaluation of underwater target tracking using data fusion on acoustic and electromagnetic data

  • Physic perspective fusion of electromagnetic acoustic transducer and pulsed eddy current testing in non-destructive testing system

  • An Attention-Assisted Multi-Modal Data Fusion Model for Real-Time Estimation of Underwater Sound Velocity

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