Turbulencias en la atmósfera: proponen un novedoso método para medir su intensidad

Una turbulencia atmosférica es un movimiento inestable que se caracteriza por un cambio repentino en la dirección y velocidad del viento que circula en la atmósfera. Causada por fluctuaciones en la temperatura y la presión del aire, esta agitación afecta el índice de refracción del aire –es decir la desviación de la luz u otras ondas electromagnéticas debido a la variación en su densidad–, por lo que puede desenfocar y distorsionar imágenes y señales ópticas, lo que impacta negativamente, entre otras cosas, en el normal funcionamiento de los telescopios terrestres, la comunicación láser y los sistemas de vigilancia. Se trata de un efecto dinámico que se manifiesta cotidianamente, por ejemplo, en el titilar de las estrellas en el cielo nocturno.

En un trabajo de reciente publicación en la revista científica Sensors, un equipo de investigación del CONICET y la Universidad Católica de América, Estados Unidos, aporta un novedoso método para medir y cuantificar esas turbulencias, que combina imágenes de video e inteligencia artificial y reduce significativamente los costos y la complejidad que implican las herramientas de medición tradicionales.

La nueva técnica propuesta reemplaza los instrumentos ópticos especializados por una cámara de video estándar y un modelo artificial de aprendizaje profundo. “Nuestro enfoque se basa en la captura de videos de objetivos estáticos vistos a través de diferentes niveles de turbulencia. Eso nos permite extraer representaciones espacio-temporales de la dinámica de las turbulencias, las que luego se introducen en una red neuronal convolucional –artificial– entrenada. En base a las características extraídas de las imágenes de video, esta red aprende de manera efectiva a discriminar entre diferentes intensidades de turbulencia con una alta precisión”, explica Damián Gulich, investigador del CONICET en el Centro de Investigaciones Ópticas (CIOp, CONICET-UNLP-CICPBA) y primer autor del trabajo.

El método fue probado en un turbulador de laboratorio, es decir un dispositivo capaz de provocar un flujo de aire que emula la dinámica de una turbulencia. Puede adaptarse para medir escenarios turbulentos reales mediante el entrenamiento de la red neuronal artificial con conjuntos de datos ampliados o modelos de turbulencia ya conocidos. “Una vez entrenado, el modelo puede monitorear y proporcionar rápidamente estimaciones confiables de la intensidad de las turbulencias, lo que facilita su aplicación en enlaces de comunicación óptica en el espacio libre, sistemas de vigilancia o imagen astronómica, entre otros campos”, resaltan desde el equipo.

El grupo de especialistas destaca que el método, además de económico y preciso, es escalable para aplicaciones de largo alcance, donde los efectos turbulentos pueden degradar significativamente la integridad de la señal óptica. En ese sentido, a futuro se abocarán al desarrollo de modelos centrados en condiciones de turbulencia más complejas y a optimizar la técnica para reducir el tiempo necesario para la captura de imágenes y el análisis de datos.