Este artículo presenta una versión revisada y en español de un enfoque novedoso para el análisis de gravimetría del lecho marino que combina un esquema de filtrado de Kalman recurrente con mapeo de anomalías espectrales. El sistema, denominado SAM-RKF, detecta y caracteriza de forma autónoma variaciones sutiles de gravedad indicativas de estructuras geológicas subyacentes, consiguiendo una mejora del 15% en la detección de anomalías frente a métodos tradicionales y abriendo oportunidades importantes para exploración de recursos, evaluación de riesgos sísmicos y comprensión geológica marina.

Introducción: La gravimetría en el lecho marino es una herramienta esencial para investigar estructuras geológicas y recursos bajo el fondo marino. Los métodos clásicos se basan a menudo en interpretación manual y filtrados en el dominio de la frecuencia, procesos laboriosos y sujetos a sesgos. SAM-RKF propone una solución totalmente automatizada que integra redes neuronales recurrentes para modelar dependencias temporales de las lecturas gravimétricas y un filtrado de Kalman recurrente que permite detección de anomalías en tiempo real y caracterización automática de señales.

Fundamentos teóricos: Nuestra metodología combina tres componentes principales: filtrado de Kalman recurrente RKF, descomposición espectral mediante transformadas en ventana y umbralización adaptativa basada en medidas robustas de ruido. El RKF modela la evolución temporal de la anomalía gravimétrica como un sistema dinámico con estado x_t y medición z_t. La matriz de transición se aprende mediante una arquitectura LSTM para capturar dependencias temporales complejas, B y u_t representan correcciones por mareas u otros controles, y las incertidumbres se modelan con ruido del proceso y de medición con covarianzas Q y R. El proceso de filtrado combina la predicción del estado y la actualización con la observación para obtener estimaciones robustas frente a ruido.

Descomposición espectral: Para aislar firmas asociadas a distintas profundidades y tipos de estructuras se aplica una transformada de Fourier de ventana corta sobre el residual entre la predicción del RKF y la observación real. El resultado es un espectrograma que revela bandas de frecuencia con energía anómala; cada banda puede asociarse a características geológicas de diferente escala y profundidad.

Umbralización adaptativa: La detección de bandas anómalas se realiza con umbrales dinámicos basados en la desviación absoluta mediana de las amplitudes espectrales. Este enfoque permite ajustar el umbral en función del ruido local del espectrograma y reducir falsos positivos en condiciones de fondo variable.

Metodología práctica: Los datos simulados se generaron a partir de un modelo 3D representando una cuenca sedimentaria con una intrusión ígnea oculta y fuentes de anomalías con distintas amplitudes y profundidades. Las señales fueron contaminadas con ruido realista para reproducir condiciones de campaña. La adquisición se asume con un Deep-Towable Gravity System (DTGS) muestreando a 1 Hz, y las series se preprocesan con correcciones sistemáticas y por mareas usando un modelo armónico local.

Implementación y entrenamiento: El RKF con componente LSTM se implementó en TensorFlow usando un optimizador Adam. El entrenamiento inicial se realizó con datos sintéticos verificados, acumulando un conjunto de entrenamiento amplio para generalizar patrones temporales. Tras la estimación por RKF se calcula el espectrograma mediante STFT y se aplican los umbrales adaptativos para identificar bandas relevantes. La localización espacial de anomalías se obtiene al recombinar la información espectral con la posición del DTGS.

Resultados: En pruebas comparativas frente a un método base de filtrado FFT, SAM-RKF alcanzó una tasa de detección del 92% frente al 77% del método tradicional, redujo la tasa de falsas alarmas al 5% frente al 12% y mejoró la precisión de localización vertical, con un error medio de 15 metros en profundidad frente a 25 metros. La integración de LSTM en el marco del Kalman filter permitió capturar dependencias temporales largas y detectar anomalías sutiles en presencia de ruido, mientras que la descomposición espectral facilitó la separación de firmas geológicas por banda de frecuencia.

Aplicaciones y beneficios operativos: La capacidad de identificar anomalías sutiles en tiempo cercano al real tiene aplicación directa en exploración de recursos, evaluación de riesgo sísmico y monitorización continua del lecho marino. Para empresas tecnológicas y equipos de prospección esto se traduce en ahorro de tiempo, reducción de costes de campaña y mayor probabilidad de descubrimiento. Además, al integrarse con otras fuentes de datos como batimetría o magnetometría se pueden obtener modelos geológicos más completos y robustos.

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Limitaciones y trabajo futuro: Aunque los resultados sobre datos simulados son prometedores, el despliegue en entornos reales exige enriquecimiento del entrenamiento con campañas reales, ajuste de modelos de mareas locales y fusión con otros sensores. Trabajos futuros incluyen integración multifuente (batimetría, magnetismo), optimización de latencia para operación en tiempo real y despliegue sobre arquitecturas cloud híbridas con seguridad reforzada para proteger datos sensibles.

Conclusión: SAM-RKF constituye una solución avanzada y automatizada para el análisis de gravimetría marina que combina filtrado de Kalman recurrente, LSTM y análisis espectral con umbralización adaptativa. Q2BSTUDIO está preparada para llevar esta tecnología a proyectos reales mediante desarrollo de software a medida, integración de modelos de inteligencia artificial y despliegue seguro en la nube, aportando valor en exploración de recursos, mitigación de riesgos y monitorización ambiental. Para proyectos que requieran integración avanzada de IA o consultoría especializada en inteligencia artificial y analítica, contacte con nuestro equipo y conozca cómo automatizar procesos complejos mediante soluciones escalables y seguras. También desarrollamos soluciones específicas de inteligencia artificial para empresas que desean optimizar detección y toma de decisiones con agentes autónomos y paneles Power BI para la explotación de datos.

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