Le sonar est couramment utilisé pour cartographier le fond de l'océan, et la composition des fonds marins (par exemple la boue, argile ou roche) affecte la façon dont le son est réfléchi. Salinité, la profondeur et la température de l'eau affectent également la façon dont les ondes sonores se propagent dans l'eau.

Cela signifie que les mesures sonar à différentes profondeurs et distances peuvent donner des sondages précis des propriétés de l'océan, par exemple comment les courants sous-marins se propagent, comment l'océan plus profond change avec le climat ou le meilleur endroit pour écouter les baleines.

Travailler avec Systems Engineering &Assessment Ltd (SEA), des scientifiques de l'Institut d'innovation mathématique (IMI) de l'Université ont développé un algorithme d'intelligence artificielle (IA) qui pourrait améliorer la cartographie sous-marine en donnant un sens aux données incomplètes et en calculant le nombre de mesures nécessaires pour donner un relevé précis.

La recherche faisait partie d'un projet contracté par The Defence and Security Accelerator (DASA), une partie du ministère de la Défense, pour améliorer la surveillance des vastes territoires marins du Royaume-Uni à l'aide d'un sonar de haute technologie. SEA a dirigé le projet et a fourni des données de sonar simulées pour former et tester les algorithmes d'IA développés par l'IMI.

La technologie pourrait également être potentiellement utilisée pour la tomographie océanique dans des bassins océaniques entiers, comme l'Arctique, étudier les effets du changement climatique sur les océans et mieux permettre la pérennité des activités humaines dans les milieux et écosystèmes fragiles.

Maître de Conférences Dr Philippe Blondel, du Centre universitaire de l'espace, Sciences atmosphériques et océaniques, a travaillé sur le projet aux côtés de l'expert en apprentissage automatique, le professeur Mike Tipping de l'IMI.

Le Dr Blondel a déclaré :« Il existe de nombreuses variables différentes qui affectent la façon dont les ondes sonores se propagent dans l'eau, car certaines fréquences du son peuvent voyager plus loin que d'autres.

"Si vous pensez au son d'un orchestre, à mesure que vous vous éloignez, vous pourriez perdre le son à haute fréquence des violons tout en étant capable d'entendre les notes de basse fréquence des violoncelles. Le battement des tambours se ferait encore plus sentir.

"C'est la même chose avec les sons de l'océan, qui viennent du temps, comme la pluie et les orages, les animaux, comme les baleines et les poissons, mais aussi les humains, avec les navires et les activités offshore.

"Pour ce projet, nous voulions modéliser comment les échos du sonar étaient modifiés par la profondeur, la salinité et la température afin que nous puissions utiliser le son pour mesurer ces variables dans l'océan."

Les chercheurs ont d'abord analysé les nombreuses caractéristiques des environnements sous-marins et les ont classés en différents types.

Ils ont utilisé la modélisation générative probabiliste pour développer plusieurs algorithmes d'IA permettant d'identifier les environnements sous-marins.

Après avoir développé l'algorithme d'IA, les chercheurs ont testé ses performances sur une large gamme de données acoustiques simulées représentant un large spectre d'environnements sous-marins.

Les tests ont démontré que leur algorithme d'analyse probabiliste en composantes principales (PPCA) pouvait classer les environnements sous-marins à partir de mesures sonar simulées avec une précision moyenne de 93 %.

Un modèle alternatif de processus gaussien à variable latente (LVGP) a également montré de bonnes performances et leur a permis d'atteindre une précision de classification encore plus élevée de 96%.

Les simulations ont montré qu'une classification précise peut avoir lieu même avec des mesures sonar sur de courts intervalles spatiaux, ce qui le rend approprié pour une utilisation pratique, par ex. avec des véhicules autonomes lents.

Marcus Donnelly, Responsable technique en science des données environnementales chez SEA Ltd, a déclaré :« Ce projet a dépassé toutes nos attentes en matière d'algorithmes d'IA appliqués à la complexité du sonar dans l'environnement sous-marin.

« Nous sommes impatients de poursuivre notre collaboration avec l'IMI suite aux commentaires positifs du ministère de la Défense. »

Les chercheurs prévoient que la technique pourrait être utilisée à l'avenir pour surveiller les effets du changement climatique.

Le Dr Blondel a déclaré :« Les climatologues surveillent la propagation du son dans l'océan autour des pôles pour observer les changements de température au fil du temps. Nos techniques pourraient aider à déterminer le meilleur emplacement pour les stations de surveillance afin de fournir les données les plus complètes en utilisant le nombre optimal de mesures.