Inovação transforma imagens térmicas de satélite em mapas detalhados de correntes oceânicas, abrindo novas possibilidades para entender mudanças climáticas e impactos nos oceanos.
Uma nova abordagem, baseada em inteligência artificial, está ampliando a capacidade de observar os oceanos em escala global. A técnica, chamada GOFLOW (Geostationary Ocean Flow), utiliza imagens térmicas de satélites meteorológicos já em operação para identificar e acompanhar correntes oceânicas com um nível de detalhe até então inalcançável.
Desenvolvido por pesquisadores ligados ao Scripps Institution of Oceanography, da Universidade da Califórnia em San Diego, o método transforma dados já disponíveis em uma ferramenta mais precisa para análise do comportamento dos oceanos. A inovação dispensa o lançamento de novos equipamentos e pode ser incorporada a sistemas já existentes de monitoramento climático.
As correntes oceânicas desempenham um papel central na regulação do clima global. Elas redistribuem calor, participam do ciclo do carbono e transportam nutrientes essenciais para a vida marinha. Também são determinantes em situações como o rastreamento de poluentes e operações de resgate em alto-mar.
Apesar da relevância, acompanhar essas correntes em tempo real e com alta resolução sempre foi um desafio. Métodos tradicionais baseados em satélites costumam revisitar uma mesma região com intervalos longos, o que dificulta a captura de fenômenos rápidos. Já medições feitas por embarcações ou radares oferecem maior precisão, mas cobrem áreas limitadas.
É justamente nesse ponto que o GOFLOW avança. A tecnologia utiliza redes neurais treinadas para interpretar variações de temperatura na superfície do oceano, identificando padrões que indicam o movimento da água. A partir da análise sequencial dessas imagens, o sistema consegue estimar a velocidade e a direção das correntes com maior frequência e detalhamento.
Os testes realizados mostraram que os resultados obtidos são compatíveis com medições diretas e outros métodos consolidados. No entanto, o diferencial está na capacidade de detectar estruturas menores e mais dinâmicas, como redemoinhos e zonas de transição, fundamentais para processos como a mistura vertical da água.
Esse tipo de mistura é responsável por levar nutrientes das profundezas para a superfície e por transportar carbono para camadas mais profundas, onde pode ser armazenado por períodos prolongados. Até então, esses fenômenos eram pouco observados diretamente e dependiam, em grande parte, de simulações.
A nova técnica também abre caminho para aplicações mais amplas. Ao melhorar a compreensão das interações entre oceano e atmosfera, o GOFLOW pode contribuir para previsões climáticas mais precisas e para o monitoramento de eventos ambientais associados às correntes oceânicas.
Ainda assim, há limitações. A presença de nuvens pode comprometer a leitura das imagens térmicas, reduzindo a cobertura em algumas regiões. Para contornar esse obstáculo, os pesquisadores estudam integrar diferentes fontes de dados satelitais.
A equipe também trabalha na expansão do método para uma escala global. Com dados e códigos já disponibilizados publicamente, a expectativa é que outros grupos de pesquisa avancem no uso da tecnologia, ampliando seu potencial científico e operacional.
