Percepcion de la Atmósfera Colaborativo y Adaptable (CASA):
Centro de investigación en Ingeniería

CASA, (Center for Collaborative Adaptive Sensing of the Atmosphere), busca revolucionar la manera en que detectamos, monitoreamos y predecimos fenómenos atmosféricos creando una red colaborativa de sensores adaptables distribuidos que toman muestras de la atmósfera dónde y cuándo las necesidades del usuario son mayores. Este sistema tiene el potencial de tener un gran impacto en la sociedad en términos de vidas, propiedades y en la economía. 

Nuestra meta es incrementar dramáticamente el tiempo de advertencia y la precisión de pronósticos para tornados, vaguadas repentinas, huracanes y otros peligros atmosféricos que impactan millones de personas en los Estados Unidos todos los días. CASA diseñará un acercamiento completamente nuevo basado en una red densa de radares de baja potencia que sobrepasarán las limitaciones de cobertura dado a la curvatura de la tierra y logran significativamente una mejor resolución en comparación con los sistemas utilizados hoy día. El sistema tendrá una nueva generación de programas aplicados a la meteorología que permitirá a los radares enfocarse en tormentas específicas y en realidad rastrear esos eventos. El concepto de CASA es referido como una tecnología adaptable de percepción colaborativa distribuida, o DCAS por sus siglas en inglés.

Las regiones de la atmósfera críticas para nuestra seguridad son muestreadas inadecuadamente por los sistemas de observación utilizados hoy día. Estas regiones incluyen una tercera parte de la troposfera y en particular la frontera de la capa atmosférica. Peligros potenciales a la salud pública y al bienestar tales como tormentas eléctricas, tornados, tormentas de nieve e inundaciones se forman dentro de estas regiones. Es aquí donde también agentes radiológicos, químicos y biológicos son de alta preocupación. Los acercamientos de observación usados en la actualidad son basados en paradigmas ya anteriormente establecidos de sensores funcionalmente autónomos espaciados entre sí que operan independientemente del fenómeno observado. Estos sistemas son fundamentalmente limitados en la resolución y sensitividad espacial, prevenidos por la curvatura de la tierra de muestrear la parte critica baja de la atmósfera y no son capaces de medir estados de termodinámica.

Nuestro Centro de Investigación de Ingeniería o ERC por sus siglas en ingles, propone un nuevo y revolucionario paradigma donde transformando sistemas de redes de percepción adaptable colaborativa y distribuida son utilizadas para poder sobrepasar las limitaciones fundamentales presentadas por los sistemas utilizados en la actualidad. Aquí, distribuidos se refiere a el uso de un gran número de sensores apropiadamente espaciados entre si, capaces de alta resolución temporal y espacial a través de toda la troposfera. Estos sistemas operaran colaborando dentro de una infraestructura tecnológica de información dinámica, adaptándose a condiciones cambiantes de manera que cumpla con las necesidades del usuario. Estos sistemas alcanzaran avances en sensitividad y resolución, llevándonos a reducciones significativas en falsas alarmas de tornados, mejoramiento en los estimados de precipitación para predicciones de inundaciones, imágenes de patrones de viento a escalas de gran detalle y estimados de estados termodinámicos para uso en predicciones de peligros creados en la atmósfera y otras aplicaciones.

La implementación exitosa del sistemas DCAS requerirá avances fundamentales consistentes con los Criterios de Evaluación de Merito Técnico de NSF. Entre estos avances se encontrarán la integración y el compartir de conocimientos entre distintas disciplinas; diseño y fabricación de radares de bajo costo, multi-haz y estado-sólido; la creación de arquitectura de bases de sistemas para organizar recursos de percepción, de cómputos y comunicaciones; creación de una interfase de usuario en ambas direcciones que dinámicamente apunte los recursos del sistema; lanzamiento de experimentos de prueba integrados para validar asunciones y entender el comportamiento de sistemas emergentes; implementar almacenamiento jerarca cruzado de datos y procesamiento; un entendimiento mejorado de procesos atmosféricos a escalas menores.

Para poder alcanzar estos avances, hemos unido expertos en ingeniería y ciencias de computadoras de la Universidad de Massachussets Amherst. Ellos trabajaran juntos con científicos e ingenieros de la Universidad de Oklahoma, Universidad de Colorado State y la Universidad de Puerto Rico, Mayagüez y compañeros corporativos incluyendo Raytheon, IBM, Vaisala y agencias federales y gubernamentales para crear el centro para percepción adaptiva y colaborativa de la atmósfera. Crearemos prototipos de experimentos de prueba escalables para demostrar el potencial para el sistema DCAS para revolucionar nuestro entendimiento, detección y predicción de peligros de fenómenos atmosféricos con participación integrada de usuarios.

CASA cumple con los Criterios de Impacto Amplio de NSF a través de: Educación comprensiva y programas de alcance que introduce ingeniería basada en sistemas a estudiantes del programa K-12 vía el currículo de ingeniería y tecnología de Massachussets y sirve como el mecanismo para expandir la participación de grupos no bien representados en este esfuerzo científico y de ingeniería y en todos los niveles. En adición, integrará la participación de usuarios mediante la provisión de tecnología y entrenamiento. CASA se dirigirá a la observación, predicción y respuesta de el clima, un problema que afecta de 10 por ciento a 30 por cientos de el producto nacional bruto de los Estado Unidos.

UPRM trabajara en colaboración con UMass en Amherst, Universidad de Colorado State y la Universidad de Oklahoma en este Nuevo Centro de Investigación de Ingeniería. La Dra. Sandra Cruz Pol es la Investigadora Principal de el centro en UPRM también, educadora y coordinadora de percepción remota, Dr. José Colom esel director y coordinador de sistemas de radares, Dr. Rafael Rodríguez es el coordinador de diseño de antenas, Dr. Walter Díaz es coordinador de ciencias sociales y Dr. Lionel Orama dirige un experimento de prueba por estudiantes en Puerto Rico.

La dádiva de NSF consiste de $17M para los primeros 5 años del programa de 10 años, más fondos de la industria e instituciones.