Standardized benthic imaging with small, modular ROVs: an open-source framework developed in temperate kelp forests

El fondo oceánico bajo los bosques de algas de aguas templadas es un mundo de inmensa importancia biológica, rebosante de peces, invertebrados y una compleja vida vegetal que sostiene ecososistemas costeros enteros. Sin embargo, estudiar este reino oculto es notoriamente difícil. Mientras que las partes flotantes de los bosques de algas pueden verse desde satélites o aviones, la vida que crece en el lecho marino permanece oscurecida por el agua oscura y turbia y la densa estructura vertical de las algas. Durante décadas, los científicos han dependido de buceadores humanos para nadar en estos jardines submarinos, contando especies y mapeando hábitats. Sin embargo, los buceadores están limitados por cuánto tiempo pueden permanecer seguros bajo el agua, qué tan profundo pueden ir y cuánto terreno pueden cubrir en un solo día. Para comprender verdaderamente estos entornos frágiles, los investigadores necesitan una forma de ver más, por más tiempo y con mayor consistencia de lo que permiten las piernas y los pulmones humanos.

Un equipo de investigadores del Acuario de Seattle ha desarrollado una solución práctica y de código abierto a este problema: un pequeño robot submarino modular diseñado específicamente para tomar fotografías estandarizadas del lecho marino en estas condiciones desafiantes. En lugar de construir una máquina masiva y costosa para la exploración de aguas profundas, adaptaron un robot compacto y asequible para trabajar en las aguas poco profundas y turbulentas de los bosques de algas. Durante cuatro años, iteraron a través de cuatro versiones diferentes del robot, perfeccionando sus luces, sistemas de potencia y herramientas de navegación para resolver los problemas específicos de tomar imágenes claras en aguas oscuras y en movimiento. Su trabajo dio como resultado un marco completo y disponible gratuitamente que permite a otros científicos y conservacionistas replicar estas encuestas, convirtiendo un complejo desafío de ingeniería en un método repetible para monitorear la salud de los ecosistemas costeros.

El núcleo del desafío radica en el entorno mismo. Los bosques de algas suelen ser oscuros y estar llenos de partículas suspendidas que dispersan la luz, lo que dificulta la captura de imágenes claras. Además, las plantas de algas crecen desde el lecho marino hasta la superficie, creando un bosque denso que puede enredar fácilmente el cable de un robot. Para obtener una imagen útil, el robot debe mantenerse suspendido a una altura perfectamente constante sobre el suelo. Si vuela demasiado alto, la imagen es demasiado tenue y borrosa; si vuela demasiado bajo, las luces crean sombras desiguales o el robot remueve el sedimento. Los investigadores descubrieron que mantener una profundidad constante respecto a la superficie no era suficiente, porque el lecho marino mismo se eleva y desciende. Necesitaban que el robot siguiera los contornos del fondo, manteniendo una distancia fija del suelo independientemente de si volaba sobre un parche de arena plana o una cresta rocosa.

Para lograr esto, el equipo desarrolló un modo de vuelo especializado llamado "surftrak", que permite al robot sentir la distancia al lecho marino y ajustar automáticamente su altura para mantenerse a una meta precisa, generalmente a menos de un metro del fondo. Este sistema demostró ser notablemente efectivo, manteniendo al robot dentro de un margen de error muy estrecho durante la gran mayoría de su vuelo. Esta consistencia es crucial porque asegura que cada fotografía cubra exactamente la misma cantidad de lecho marino, permitiendo a los científicos contar organismos y medir su cobertura con precisión matemática a través de diferentes sitios y tiempos. Sin este control de altitud automatizado, los datos recolectados serían demasiado variables para compararse de manera confiable.

La iluminación fue el siguiente gran obstáculo. En las aguas oscuras y turbias del noroeste del Pacífico, las luces submarinas estándar eran insuficientes para capturar los detalles finos necesarios para distinguir entre diferentes tipos de algas y pequeña vida marina. Los investigadores probaron varias configuraciones de iluminación, pasando finalmente de simples luces alimentadas por baterías a un sistema donde el robot era alimentado por un gran banco de baterías en el barco de superficie. Esto les permitió utilizar luces mucho más brillantes y potentes que podían ser controladas directamente por la computadora del robot. También rediseñaron la ubicación de estas luces para enfocar el haz exactamente hacia donde la cámara estaba mirando, reduciendo el resplandor causado por las partículas en el agua. El resultado fue un sistema capaz de tomar imágenes de alta resolución y nítidas incluso en aguas con visibilidad muy baja, revelando texturas y especies que habrían sido invisibles en encuestas anteriores, menos sofisticadas.

Alimentar al robot durante largas sesiones de encuesta presentó otro conjunto de compensaciones. Las primeras versiones del robot dependían de baterías internas, lo que limitaba el tiempo de vuelo y requería que el robot fuera llevado a la superficie para cambiar las baterías, un proceso que interrumpía la recolección de datos y requería reiniciar todo el sistema. El equipo finalmente cambió a un sistema de alimentación suministrado desde la superficie, donde la electricidad se envía por el cable desde el bote. Este cambio extendió drásticamente la resistencia del robot, permitiéndole trabajar durante horas sin interrupción y manejar las demandas adicionales de energía de las luces brillantes y los complejos sensores de navegación. Si bien este sistema de alimentación de superficie requirió una inversión inicial de equipo más grande, resultó esencial para realizar las encuestas repetidas y de larga duración necesarias para un monitoreo científico riguroso.

La navegación en aguas poco profundas y rocosas es notoriamente difícil para los robots submarinos. Los sistemas tradicionales que utilizan ondas sonoras para localizar al robot con respecto a un bote a menudo tienen dificultades en estos entornos porque la poca profundidad y el terreno rocoso crean "sombras acústicas" que bloquean las señales. Los investigadores descubrieron que confiar en un solo método de navegación no era suficiente. En su lugar, combinaron datos de múltiples sensores: un dispositivo que mide la velocidad del robot sobre el fondo, un sistema que rastrea su posición relativa al bote y una brújula. Al fusionar estos diferentes flujos de información, el robot pudo construir una imagen mucho más precisa de dónde estaba y por dónde había viajado. Esta fusión de sensores les permitió reconstruir la ruta exacta que tomó el robot, lo cual es vital para mapear el área encuestada y asegurar que los datos puedan colocarse en un mapa con alta precisión.

Para hacer esta tecnología accesible para no expertos, el equipo construyó dos programas informáticos gratuitos que se encargan del trabajo pesado de la gestión de datos. Un programa guía al piloto durante la inmersión, verificando que todos los sensores estén funcionando antes de que el robot salga del bote y registrando cada detalle del vuelo. El otro programa toma las fotos y videos crudos del robot y los organiza automáticamente, corrige la iluminación y los prepara para el análisis. Estas herramientas reducen el tiempo y la experiencia técnica requeridos para convertir un día de buceo en un conjunto de datos científicos utilizables, haciendo posible que organizaciones más pequeñas y grupos de conservación adopten este método.

Los investigadores probaron su sistema a través de docenas de días de encuesta en diversas ubicaciones, incluyendo la bahía de Elliott y las Islas San Juan, cubriendo una amplia gama de condiciones, desde días tranquilos y despejados hasta aguas ventosas y turbulentas con corrientes de hasta tres nudos. Mapearon con éxito sedimentos blandos, arrecifes rocosos y áreas con densas algas, demostrando que el sistema funciona en los entornos del mundo real donde existen los bosques de algas. Encontraron que, si bien el robot no podía penetrar las partes más densas de la canopea de algas sin enredarse, podía realizar encuestas efectivas en el lecho marino debajo de las algas y en áreas donde la canopea era más delgada. El sistema demostró ser lo suficientemente robusto como para manejar los desafíos físicos del entorno, incluyendo el riesgo de que el cable se enganchara en los frondes de las algas cerca de la superficie.

Este trabajo no reemplaza a los buceadores humanos, quienes siguen siendo esenciales para observar ciertos comportamientos y navegar las partes más complejas del bosque de algas. En cambio, el robot proporciona una ventana complementaria al mundo submarino, expandiendo el área que puede ser encuestada y permitiendo un monitoreo consistente y repetible a lo largo del tiempo. Al proporcionar una guía completa y de código abierto sobre el hardware, el software y los métodos utilizados, el equipo ha creado un punto de partida para que otros construyan sobre él. Su marco de trabajo ofrece un camino práctico para expandir el monitoreo de los bosques de algas y otros ecosistemas costeros poco profundos, asegurando que estos hábitats vitales puedan ser observados y protegidos con la claridad y la consistencia que merecen.