IHCantabria lidera un proyecto que contribuirá al conocimiento sobre la morfodinámica costera a través del aprendizaje automático
Con el proyecto AutoCos se dará un paso importante hacia la comprensión y obtención del conocimiento más preciso de la costa, mediante inteligencia artificial, lo que contribuirá significativamente en el campo de la ingeniería costera.
Personal investigador del Instituto de Hidráulica Ambiental de la Universidad de Cantabria (IHCantabria) está desarrollando el proyecto titulado “Aprendizaje Automático Costero” (AutoCos), cuyo objetivo principal es avanzar en el desarrollo del campo de conocimiento de la morfodinámica costera, haciendo uso de algunas de las nuevas capacidades que brindan los métodos de aprendizaje automático e Inteligencia Artificial. Su ejecución inició en septiembre de 2022 y se extenderá hasta febrero de 2025, en el marco del Programa de Ciencias Marinas de IHCantabria.
Históricamente, las predicciones de la evolución de la costa se basaban en modelos empíricos, o en simplificaciones de los procesos físicos costeros, que rigen la morfodinámica litoral. Lo cierto es que, debido a la complejidad intrínseca y escalas espacio-temporales de los procesos subyacentes, los modelos disponibles en la actualidad, aún tienen limitaciones, incertidumbres o aspectos pendientes de resolver. No obstante, cada vez son más las facilidades de obtención de datos, gracias a la aplicación de nuevas técnicas que provienen de potentes avances en los ámbitos de la teledetección, la computación y en los algoritmos de aprendizaje automático. En el campo de la ingeniería costera se han empezado a explorar estas nuevas técnicas, en respuesta al crecimiento de las bases de datos de observación terrestre −como datos de satélite, ortofotografía, videocámaras y drones−, lo que permite obtener series temporales más precisas, sobre parámetros costeros y clima marítimo.
AutoCos recurre al empleo de técnicas basadas en datos o algoritmos de aprendizaje automático, por lo que propone el desarrollo de metodologías novedosas aplicadas al ámbito costero, tanto en costas sin estructuras, como con estructuras sumergidas en el mar (que no generan impacto visual). La formulación de este proyecto, parte de la experiencia del Grupo de Ingeniería y Gestión de la Costa de IHCantabria, sobre el uso de datos de satélite y video, para obtener información precisa sobre diferentes parámetros costeros. Miembros de este grupo de investigación también han desarrollado herramientas (como IH-OLLIN) que resultan adecuadas para la obtención automática de líneas de costa y para clasificar el estado energético del oleaje, a través de redes neuronales convolucionales (estas son redes neuronales especializadas en el procesamiento y análisis de imágenes).
Este proyecto también aborda la necesidad de explorar nuevas técnicas, basadas en inteligencia artificial, para obtener parámetros precisos que pueden aplicarse en ambientes costeros complejos, sobre los que hay poca información. Estos ambientes incluyen las playas macromareales (rango de marea muy grande, cuya variación vertical supera los 4 metros), y en playas protegidas por estructuras exentas (paralelas a la línea de costa) que están sumergidas en el mar (como diques, arrecifes de coral, entre otros). Se trata de ambientes costeros complejos que requieren de más investigación científica.
Los investigadores principales (IP’s) del proyecto AutoCos son Mauricio González Rodríguez, catedrático de la Universidad de Cantabria y responsable del Grupo de Ingeniería y Gestión de la Costa en IHCantabria, y la investigadora Erica Pellón de Pablo, quien integra el mismo grupo de investigación. En el desarrollo de este proyecto también participa el estudiante predoctoral Arnau Garcia Tort, cuya investigación se centra en el estudio de la morfodinámica de playas con presencia de estructuras exentas sumergidas, las que son abordadas desde un enfoque triple, haciendo uso de algunas de las mencionadas técnicas de aprendizaje automático.
Para la formulación de este proyecto, se partió de la premisa de que los algoritmos de aprendizaje automático aplicados a datos de morfología costera permitirán extraer información relevante y mejorar la comprensión de los fenómenos que afectan la costa. Uno de sus objetivos es la adquisición de conocimientos en técnicas de aprendizaje automático, aplicables al estudio de la morfodinámica costera. También propone los siguientes objetivos específicos: mejorar las bases de datos existentes en IHCantabria, aplicar técnicas de aprendizaje automático para el estudio de parámetros costeros y explorar la posibilidad de predecir la evolución costera.
En cuanto a su metodología, AutoCos se divide en seis tareas que abarcan la revisión del estado del arte, la mejora de la base de datos, la nueva definición de la línea de costa, la exploración de técnicas de predicción y la difusión de resultados, así como diversos talleres de formación. Con la ejecución de este proyecto, se espera adquirir conocimientos punteros en técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la morfología costera, incrementar la base de datos del instituto, desarrollar una definición válida de la línea de costa, además de los resultados de la mencionada tesis doctoral, entre los cuales se destacan, la publicación de, al menos, dos artículos científicos en revistas de alto impacto, así como diversas ponencias en congresos de ámbito nacional e internacional.
El impacto que se prevé lograr con el proyecto AutoCos permitirá a IHCantabria consolidarse como uno de los referentes en el estudio de la morfodinámica costera a nivel internacional. En definitiva, AutoCos representa un paso importante hacia una mejor comprensión y modernización de la morfodinámica costera, porque sus resultados podrían contribuir significativamente al campo de la ingeniería costera y al conocimiento global de los procesos costeros estudiados.
