Em um estudo recente publicado em Nature Communications , uma equipe internacional de pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Tampere (TUT), Finlândia, e o Institut FEMTO-ST da Université Bourgogne-Franche Comté, França, dê um passo significativo em direção à análise e previsibilidade de ondas rebeldes que aparecem aparentemente do nada.

Histórias de ondas gigantes do oceano com grande poder destrutivo são matéria de lenda e folclore, mas hoje seu estudo científico é uma área crítica da pesquisa multidisciplinar que abrange a oceanografia, física e matemática. Um problema específico enfrentado pelos pesquisadores é que essas ondas extremas surgem aparentemente aleatoriamente na superfície do oceano, e parece impossível prever as condições que podem preceder seu aparecimento. Uma dificuldade prática relacionada é que nem sempre é possível medir essas ondas completamente, e a instrumentação disponível na maioria das vezes captura apenas uma parte das características da onda.

Em experimentos recentes estudando ondas extremas análogas de luz, pesquisadores usaram inteligência artificial para estudar este problema, e agora determinamos uma distribuição de probabilidade que identifica preferencialmente o surgimento de ondas rebeldes. A novidade particular deste trabalho é que os pesquisadores treinaram uma rede neural para identificar as propriedades particulares do domínio do tempo de ondas erradas com as intensidades mais altas e extremas a partir de informações parciais sobre as características das ondas no domínio da frequência ou comprimento de onda.

Os experimentos foram realizados injetando pulsos de laser em um sistema de fibra óptica projetado para reproduzir a propagação de ondas descrita por uma equação de Schrödinger não linear, um modelo que também pode ser aplicado a ondas de água. Utilizando um instrumento desenvolvido especialmente para medir espectros ópticos em tempo real com alta faixa dinâmica, os pesquisadores compilaram um conjunto de dados de milhares de sinais espectrais ruidosos de um processo não linear denominado instabilidade de modulação, que se acredita estar associada a algumas classes de ondas violentas no oceano.

Embora os espectros ópticos sejam fáceis de medir, eles não mostram a presença de ondas traiçoeiras diretamente. Mas, ao usar simulações numéricas poderosas para treinar uma rede neural, foi possível desenvolver um algoritmo que pudesse selecionar com precisão características nos espectros que prevêem o surgimento de uma onda invasora, mesmo que essas características fossem essencialmente invisíveis aos olhos de um pesquisador.

"Notavelmente, o algoritmo mostrou ser capaz de prever a intensidade de pico de uma onda desonesta associada a qualquer medição espectral particular, mesmo que os experimentos nunca tenham medido a intensidade da onda desonesta diretamente, "diz o professor Goëry Genty, que liderou a equipe da Universidade de Tecnologia de Tampere.

Os resultados obtidos geraram uma distribuição de probabilidade para o surgimento das ondas nocivas ópticas e também foram usados ​​para classificar as medições espectrais em diferentes conjuntos associados a diferentes tipos de ondas indesejáveis.

"Além de sugerir que técnicas semelhantes podem ser usadas para analisar medições em tempo real de dados de ondas oceanográficas, os resultados abrem novas perspectivas em todos os campos de pesquisa onde as observações diretas no domínio do tempo são difíceis, mas onde os dados espectrais estão disponíveis, "conclui o professor Dudley, que chefiou a equipe da Université Bourgogne-Franche Comté.