Com publicação científica

Correntes oceânicas
Inteligência Artificial consegue mostrar novos detalhes das correntes oceânicas
Aprendizado profundo reconhece padrões sutis na temperatura da superfície do oceano causados por correntes

Dr. Luc Lenain, Universidade da Califórnia em San Diego

Mapeamento de correntes oceânicas com o sistema GOFLOW

Por Redação SciAdvances

14 de abril de 2026, 12:00

Fonte

Universidade da Califórnia em San Diego (UCSD)

Áreas

Ciência Ambiental, Clima, Geociências, Geografia, Meteorologia, Modelagem Climática, Oceanografia

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Correntes oceânicas

As correntes oceânicas desempenham um papel fundamental na dinâmica do clima, transportando calor, movimentando carbono entre a atmosfera e o interior do oceano e redistribuindo nutrientes que sustentam a vida marinha.

Porém, determinar exatamente as correntes em grandes áreas de oceano continua sendo um grande desafio.

Alguns satélites estimam as correntes indiretamente, mas fazem isso com intervalos de amostragem de vários dias, o que não permite rastrear correntes que podem surgir e desaparecer em questão de horas.

Por outro lado, medições feitas a partir de navios e sistemas de radar costeiro podem capturar mudanças rápidas, mas apenas em áreas limitadas.

Neste cenário, ainda faltam ferramentas que possam caracterizar as correntes marítimas com mais precisão e em grandes áreas.

Avanço: algoritmo de aprendizado profundo consegue detectar detalhes inéditos de correntes oceânicas

Uma nova pesquisa trouxe grandes avanços para a oceanografia e para estudos do clima: o desenvolvimento de um sistema – chamado GOFLOW: Geostationary Ocean Flow –  baseado em aprendizado profundo, que consegue detectar correntes oceânicas com detalhes nunca antes vistos a partir de imagens térmicas de satélites meteorológicos já em órbita.

O sistema GOFLOW aproveita sequências de imagens térmicas de satélites geoestacionários e consegue gerar campos de velocidade superficial de alta resolução, que capturam movimentos que ocorrem em escalas menores do que correntes de grande escala, mas são fundamentais para a dinâmica vertical e mistura do oceano.

Os pesquisadores testaram a precisão do sistema GOFLOW comparando seus resultados com as velocidades registradas por instrumentos a bordo de navios na região da Corrente do Golfo em 2023, e também com métodos de satélite padrão que utilizam a topografia oceânica.

As medições do sistema GOFLOW tiveram aderência às medições de referência e revelaram novos detalhes sobre vórtices e camadas limite menores e mais rápidas, onde os métodos anteriores mostravam apenas médias imprecisas.

Com esses detalhes inéditos, os pesquisadores puderam acessar, pela primeira vez, pequenas e intensas correntes que impulsionam a mistura vertical no oceano, anteriormente documentadas apenas em simulações computacionais.

O desenvolvimento do sistema, liderado por pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Diego, nos EUA, foi publicado na revista científica Nature Geoscience.

Resultados podem ter impacto em previsões metereológicas e modelos climáticos

Segundo os pesquisadores, o sistema GOFLOW poderá ser incorporado diretamente em previsões meteorológicas e modelos climáticos, podendo, em última análise, contribuir para a melhoria das previsões, ao identificar correntes em rápida evolução que influenciam as trocas entre ar e mar, o transporte de detritos marinhos e os ecossistemas oceânicos.

Como o sistema depende de imagens térmicas claras, uma limitação destacada pelos cientistas é que não pode haver cobertura de nuvens. Para ter cobertura contínua, novas melhorias precisam ser introduzidas no sistema, como a incorporação de outros tipos de dados de satélite.

Atualmente, a equipe está trabalhando para expandir o método globalmente. Os dados e o código computacional do estudo estão sendo disponibilizados publicamente para apoiar pesquisas e aplicações futuras.

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Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Luc Lenain

Oceanógrafo e pesquisador da Universidade da Califórnia em San Diego

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

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