Le système GOFLOW AI de l'UC San Diego cartographie les courants océaniques à petite échelle à partir d'images de satellites météorologiques

Des chercheurs dirigés par la Scripps Institution of Oceanography de l'UC San Diego ont développé GOFLOW, une technique d'apprentissage profond qui convertit les images thermiques de satellites météorologiques géostationnaires en cartes haute résolution des courants de surface océaniques. Cette méthode révèle des phénomènes dynamiques de moins de 10 kilomètres, essentiels pour le climat, l'absorption de chaleur et de carbone, ainsi que pour les écosystèmes marins. Les résultats ont été publiés dans Nature Geoscience (DOI: 10.1038/s41561-026-01943-0).

Luc Lenain, océanographe à la Scripps, et Kaushik Srinivasan (désormais à l'UCLA) ont dirigé le développement de GOFLOW—Geostationary Ocean Flow—après avoir observé des modèles de température dynamiques dans les données satellitaires du Gulf Stream dans l'Atlantique Nord en 2023. Le réseau neuronal, entraîné sur des courants océaniques simulés, analyse des séquences réelles d'images thermiques provenant de satellites tels que GOES-East (capturées toutes les cinq minutes), suivant la façon dont les modèles se courbent, s'étirent et se déplacent pour déduire la vitesse et la direction des courants. Parmi les coauteurs figurent Roy Barkan (université de Tel Aviv) et Nick Pizzo (université du Rhode Island), avec le financement de l'Office of Naval Research, de la NASA et du Conseil européen de la recherche.

Contrairement aux satellites traditionnels en orbite polaire (qui repassent tous les 10 jours), aux navires ou aux radars (à la couverture limitée), GOFLOW génère des cartes horaires de phénomènes à petite échelle comme les tourbillons qui favorisent le mélange vertical, auparavant observables uniquement dans les modèles. La validation par rapport aux données recueillies par navire dans le Gulf Stream en 2023 a montré une forte corrélation, surpassant les méthodes basées sur la topographie en termes de résolution.

« Les satellites météorologiques observent la surface de l'océan depuis des années », a déclaré Lenain. « La percée a consisté à apprendre comment transformer ce time-lapse en cartes horaires des courants en suivant la façon dont les modèles de température se courbent, s'étirent et se déplacent d'une heure à l'autre. » Il a souligné que cela permet des observations réelles de courants intenses, clés pour les études sur l'absorption de chaleur et de carbone.

Aucun nouveau satellite n'est requis, bien que la couverture nuageuse reste un défi. L'équipe prévoit une extension mondiale et a rendu publics les données et le code.

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