Una nueva misión volverá a las extrañas estructuras antárticas donde desapareció un submarino

 

La Universidad de Gotemburgo prepara su regreso al océano antártico, uno de los entornos más hostiles y menos explorados del planeta, para estudiar unas extrañas estructuras descubiertas bajo el hielo. Lo harán con el submarino Ran II, un vehículo que no solo reemplazará a su hermano pequeño, el Ran I, desaparecido en enero de 2024, sino que incorpora sistemas de navegación mejorados y mayor capacidad de toma de decisiones autónomas a bordo. Unas cualidades que habrían podido salvar a su predecesor. 

El regreso tiene un propósito científico urgente. Bajo la plataforma Dotson,en la Antártida Occidental, Ran había cartografiado unos 130 kilómetros cuadrados de hielo y descubierto unas crestas, valles y mesetas heladas que los modelos climáticos actuales son incapaces de explicar. El derretimiento, lejos de ser uniforme, se intensifica allí donde las aguas cálidas y saladas ascienden a lo largo de fracturas verticales en el hielo. 

"Los mapas que produjo Ran representan un enorme avance en nuestra comprensión de las plataformas de hielo de la Antártida. Teníamos indicios de lo complejas que son sus bases, pero Ran reveló un panorama más extenso y completo que nunca antes", afirma Karen Alley, glacióloga y coautora del estudio publicado en Science Advances.

El Ran II

El nuevo vehículo submarino autónomo opera sin comunicación en tiempo real con el exterior. Una vez sumergido bajo el hielo, navega solo, guiado por sonar, durante periodos que pueden superar las 24 horas. Lo que cambia en el Ran II es su capacidad de reacción ante imprevistos. Mientras que su predecesor dependía de una programación fija antes de sumergirse, el nuevo modelo contará con sistemas de decisión a bordo más sofisticados que le permitirán responder de forma autónoma a emergencias, como los obstáculos o cambios inesperados en la estructura del hielo que probablemente causaron la pérdida del primero. 

Anna Wåhlin, profesora de oceanografía de la Universidad de Gotemburgo y directora del programa Ran. (Olof Lönnehed) 

Anna Wåhlin, profesora de oceanografía de la Universidad de Gotemburgo y directora del programa, describió al Ran I con una mezcla de orgullo y resignación tras la pérdida. "Los datos que obtuvimos de las expediciones de Ran son únicos en el mundo y de gran valor para la investigación internacional", aseguraba en su momento. "Al mismo tiempo, existen grandes riesgos y sabíamos que algo así podía ocurrir. Personalmente, creo que este es un final mejor que acumular polvo en un garaje". 

Para mapear el hielo, el vehículo utiliza un sonar multihaz de alta resolución capaz de registrar la topografía de la cara inferior de la plataforma desde una distancia de unos 50 metros. En la misión original bajo Dotson, Ran se adentró hasta 17 kilómetros en la cavidad bajo el hielo y recorrió más de 1.000 kilómetros en 27 días, en condiciones de oscuridad casi total. Wåhlin describió esa experiencia como "ver la cara oculta de la Luna", algo técnicamente posible pero que ningún instrumento anterior había logrado. 

Una nueva visión del deshielo

La próxima misión del Ran II llega en un momento crítico en el que las plataformas de hielo flotantes actúan como un tapón que frena el flujo de los glaciares continentales hacia el océano. Cuando se adelgazan o colapsan, aseguran los investigadores, el hielo terrestre acelera su camino al mar. Los modelos que predicen la velocidad de ese proceso hasta ahora asumían condiciones relativamente simples bajo el hielo. 

Los datos de Ran demostraron que la realidad es mucho más dinámica y desigual, impulsada en gran medida por corrientes oceánicas que los modelos no capturaban. Algunos investigadores creen que esos modelos podrían estar subestimando la velocidad del deshielo en ciertas regiones. Pero la integración de inteligencia artificial en el análisis de los datos que recopile el Ran II podría acelerar significativamente ese proceso de revisión. 

El volumen de información topográfica que generan estas misiones es enorme, y los métodos tradicionales de procesamiento resultan lentos. Con IA, los investigadores esperan extraer conclusiones mucho más rápido y refinar los modelos climáticos que condicionan las proyecciones de subida del nivel del mar para las próximas décadas.