Okyanus dinamiklerinin en zorlu problemlerinden biri, farklı türdeki su hareketlerini birbirinden ayırmaktır. MIT ve diğer kurumlardan araştırmacılar, bu sorunu çözmek için derin öğrenme teknolojisini kullanarak yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi.
Geleneksel yöntemler, özellikle küresel uydu gözlemlerinde karşılaşılan zayıf zamansal örnekleme ve güçlü tutarsızlıklar nedeniyle sıklıkla başarısız olmaktadır. Yeni nesil geniş tarama uyduları ise iki boyutlu uzamsal kapsama sağlayarak, iç gel-git dalgalarının çıkarılmasını bir görüntü çevirisi problemine dönüştürme olanağı sunuyor.
Araştırma ekibi, daha önce geliştirdikleri derin öğrenme yaklaşımını iyileştirerek, hesaplama maliyeti düşük ama performansı yüksek bir algoritma oluşturdu. Öğrenme oranının eğitim sırasında kademeli olarak azaltılması, algoritmanın başarısını önemli ölçüde artırdı.
En ilginç bulgu, farklı yüzey verilerinin sinerjik etkisidir. Deniz yüzeyi yüksekliği, yüzey sıcaklığı ve yüzey hızı verilerinin bir arada kullanılması, iç dalgaların tespit edilmesinde çok daha etkili sonuçlar verdi. Bu yaklaşım, okyanus biliminde yeni bir dönem başlatabilir.