Explorar el fondo marino plantea una paradoja. Cada nueva generación de robots puede observar durante más tiempo y a mayor profundidad, pero la cantidad de imágenes que recoge resulta ya tan inmensa que los científicos tardan años en analizarlas. Encontrar un animal raro o un fenómeno inesperado sigue dependiendo, en gran medida, de la suerte.
Un proyecto dirigido por el Monterey Bay Aquarium Research Institute, con apoyo de NOAA Ocean Exploration, intenta cambiar esa relación mediante algoritmos de visión por ordenador capaces de reconocer organismos marinos y características del fondo en tiempo real.
El sistema se entrena con FathomNet, una gran colección de imágenes submarinas etiquetadas, y está siendo probado tanto en vehículos autónomos como en sistemas remotos de observación. Su objetivo inmediato es ayudar a clasificar la vida marina de aguas profundas, pero a medio plazo busca algo más ambicioso: que el propio robot decida cuándo detenerse ante algo verdaderamente excepcional.
La diferencia puede ser importante. Un robot ya no se limitaría a traer imágenes para estudiarlas después: podría rastrear bioluminiscencia, seguir a un animal esquivo o explorar un relieve imprevisto sin esperar instrucciones desde la superficie. En las profundidades oceánicas, donde las comunicaciones son casi imposibles, la autonomía puede ser la única forma de no pasar de largo ante lo desconocido.