Mercan resifleri üzerindeki sıcaklık stresini izlemek için kullanılan mevcut uydu sistemleri, önemli bir eksikliği barındırıyor: sadece deniz yüzeyindeki sıcaklığı ölçebiliyorlar. Oysa mercanlar yüzeyden 20 metreye kadar olan derinliklerde yaşıyor ve bu derinliklerde su sıcaklığı yüzeye göre 1-3°C daha düşük olabiliyor.
Araştırmacılar bu sorunu çözmek için fizik kurallarıyla desteklenmiş yapay sinir ağları (PINN) geliştirdi. Bu sistem, NOAA Mercan Resifi İzleme sisteminin uydu verilerini, deniz altına yerleştirilen seyrek sıcaklık sensörleriyle birleştiriyor. Yapay zeka, bir boyutlu dikey ısı denklemi kullanarak farklı derinliklerdeki sıcaklıkları hesaplıyor.
Büyük Bariyer Resifi'ndeki dört farklı noktada yapılan testlerde sistem, görülmemiş derinliklerde 0,25-1,38°C hata payıyla sıcaklık tahminleri yapabildi. En etkileyici sonuç, sadece üç eğitim derinliği kullanıldığında bile 5 metrede 0,27°C, 9,1 metrede ise 0,32°C hata payıyla çalışabilmesi.
Bu teknoloji, mercan ağartması izleme sistemlerinin doğruluğunu önemli ölçüde artırarak, iklim değişikliği karşısında mercan resiflerinin korunması için daha etkili stratejiler geliştirilmesine katkı sağlayabilir.