Una red global de vehículos de superficie no tripulados (USV, siglas en inglés), encabezada por investigadores australianos constituye un gran avance en la recolección de datos oceánicos para la predicción climática y meteorológica, la seguridad marítima y el monitoreo ambiental.

Un comunicado de prensa de la Universidad Charles Darwin (CDU, siglas en inglés), en el Territorio del Norte de Australia, indicó hoy martes que la recién inaugurada Flota de Superficie sin Tripulación (Flota SUN) se convierte en la décimo séptima red de observación del Sistema Mundial de Observación de los Océanos (GOOS), una asociación entre la Comisión Oceanográfica Intergubernamental de la UNESCO y la Organización Meteorológica Mundial.

Este hito es el resultado de cuatro años de colaboración mundial entre científicos, industria y gobiernos, indicó la directora del proyecto, Ruth Patterson, oceanógrafa e investigadora de la CDU.

La Flota SUN coordinará la recolección de datos de diversas plataformas USV para proporcionar información precisa y en tiempo real crítica para la seguridad alimentaria mundial, el transporte marítimo y la predicción meteorológica, de acuerdo con Ruth Patterson.

Los USV son embarcaciones autónomas de propulsión renovable capaces de recorrer grandes distancias y de operar en condiciones oceánicas adversas, señaló el comunicado, y añadió que la Flota SUN es la primera iniciativa mundial para unificar su uso, hasta ahora fragmentado, en una red de datos coordinada.

“Los USV nos permitirán tomar muestras de forma rentable de vastas zonas del océano de las que simplemente no disponemos de datos suficientes”, dijo Meghan Cronin, oceanógrafa de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos y presidenta de la Estrategia de Observación de la Interacción Aire-Mar.

“El verdadero valor de estas observaciones para mejorar las previsiones se conocerá cuando sus datos procedentes de todo el mundo puedan introducirse en los modelos operativos a los pocos minutos de ser captados”, afirmó Cronin. (JRLM)