Mi fascinación por la exploración en aguas profundas comenzó con un fallo práctico más que con un vehículo submarino, cuando un agente de aprendizaje por refuerzo falló al desplegar sensores y agrupó equipos en zonas prohibidas, dejando en evidencia la caja negra de las redes neuronales y la necesidad de explicabilidad y causalidad en entornos regulados.

Este recorrido llevó a tres realizaciones clave. Primero, los enfoques tradicionales de aprendizaje por refuerzo aprenden correlaciones y no mecanismos causales, por lo que no pueden razonar sobre intervenciones ni contrafactuales necesarios para justificar decisiones ante autoridades. Segundo, la normativa multi jurisdiccional genera paisajes de recompensa discontinuos que desconciertan a los optimizadores clásicos. Tercero, la interpretabilidad no es solo deseable para la ciencia, es un requisito legal en escenarios regulados como aguas internacionales.

Para abordar estos problemas propuse un marco basado en procesos de decisión de Markov causales CMDP que combina un grafo causal con mecanismos estructurales conocidos. Incluso una representación causal parcial, que incorpore leyes físicas como la relación presión profundidad o coeficientes de corrosión y restricciones biológicas como tolerancias de oxígeno y temperatura, mejora drásticamente la eficiencia de muestra y la generalización.

En entornos multi jurisdiccionales la función de recompensa cambia con la jurisdicción, por lo que el agente debe optimizar bajo un esquema de penalizaciones y registros de auditoría que documenten violaciones, razones y alternativas. Este enfoque convierte el cumplimiento en una parte integral de la optimización, no en una comprobación posterior.

La arquitectura propuesta consta de tres capas: un modelo mundial causal diferenciable que representa relaciones físicas y regulatorias, una política consciente del cumplimiento que optimiza objetivos técnicos respetando restricciones causales y un generador de explicaciones que traduce decisiones en justificaciones humanas legibles y trazables para auditorías.

En la práctica el modelo mundial causal puede parametrizar una matriz de adyacencia aprendible con funciones estructurales que predicen efectos bajo intervenciones, mientras que la política incorpora módulos de explicación que devuelven razones técnicas, consecuencias causales previstas y estado de cumplimiento con nivel de confianza.

El entrenamiento incluye regularización causal que penaliza inconsistencias entre predicciones intervencionales y observaciones reales, así como penalizaciones por violaciones normativas y una función de calidad de explicación para incentivar decisiones interpretables. En nuestras pruebas esto redujo el número de interacciones necesarias hasta en 70 por ciento frente a una referencia PPO sin causalidad.

Al aplicar el marco al diseño de hábitats en aguas profundas se deben gestionar retos como la observabilidad parcial de variables críticas, efectos retardados que se manifiestan meses o años después, objetivos en conflicto entre estabilidad estructural y soporte ecológico, y propagación de incertidumbre en medidas de profundidad, temperatura y salinidad.

En el caso de estudio Ocean Station One, un gemelo digital en la zona Clarion Clipperton con datos batimétricos reales y un mosaico normativo, el sistema mostró trade offs no evidentes: desplazamientos de pocas centenas de metros que reducen estrés por corrientes y evitan ecosistemas protegidos pero incrementan tiempos de preparación o costes operativos. La capacidad de explicar causalmente por qué una alternativa es preferible resultó clave para obtener aprobación regulatoria y optimizar riesgos.

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