# Zăpadă marină și carbon oceanic: AI încearcă să afle ce conține fiecare particulă care se scufundă

_Published: 2026-10-16_

În ocean ninge permanent, chiar și la tropice. „Fulgii” nu sunt cristale de gheață, ci fragmente de plancton, fecale, materie organică, minerale și particule care se lipesc între ele și coboară lent din apa luminată spre adânc.

Zăpadă marină și carbon oceanic sunt legate prin unul dintre mecanismele care mută carbonul de la suprafață spre oceanul profund. [University of Rhode Island pregătește un proiect de trei ani care va folosi inteligența artificială](https://www.uri.edu/news/2026/10/reading-the-oceans-snowflakes-how-ai-decodes-marine-snow/) pentru a testa dacă aspectul particulelor fotografiate sub apă poate prezice compoziția lor chimică.

Proiectul a primit aproape 700.000 de dolari de la National Science Foundation și va folosi date din șase campanii oceanografice. Începe în ianuarie 2027.

AI nu știe încă să „citească” sigur compoziția unui fulg marin din fotografie. Tocmai asta urmează să fie testat.

## Zăpadă marină și carbon oceanic: ce cade spre fundul mării

Fitoplanctonul captează CO₂ prin fotosinteză aproape de suprafața oceanului.

Când organismele mor, sunt consumate sau produc resturi, o parte din carbonul lor intră în particule care încep să se scufunde.

Pe traseu, acestea pot fi mâncate, descompuse sau fragmentate. O parte ajunge mai adânc și poate rămâne separată de atmosferă pentru perioade mai lungi.

Acesta este unul dintre elementele pompei biologice de carbon.

Zăpada marină transportă însă mai mult decât carbon. Particulele conțin nutrienți, minerale, microorganisme și poluanți.

Microplasticele intră și ele în poveste.

Echipa vrea să măsoare simultan proprietățile geochimice și cantitatea de plastic din probe, apoi să lege informația de imaginea fiecărei clase de particule.

## Camera vede forma, laboratorul vede chimia

Camerele subacvatice pot fotografia deja volume enorme de zăpadă marină.

Din imagini se pot extrage dimensiunea, forma, transparența și viteza aparentă de scufundare.

Problema este că două particule asemănătoare pot avea compoziții chimice diferite.

Pentru a afla ce conțin, cercetătorii trebuie să colecteze fizic probe și să le analizeze.

Acesta este procesul pe care AI ar putea să îl accelereze.

Proiectul va construi o bază în care imaginile sunt asociate cu date geochimice, cantitatea de microplastic și locul colectării. Modelele vor căuta apoi tipare vizuale capabile să prezică ceea ce laboratorul găsește în particulă.

Datele vor veni din zone foarte diferite: coasta Ghanei, Atlanticul ecuatorial, platforma New England și sistemul curentului Californiei.

Întrebarea este dacă un algoritm poate transforma culoarea și forma într-o analiză chimică suficient de bună. Deocamdată, răspunsul este necunoscut.

## De ce contează cât carbon ajunge cu adevărat în adânc

Nu tot carbonul care începe coborârea ajunge în oceanul profund.

O mare parte este reciclată pe traseu și revine în circuitul biologic.

Pentru modelele climatice contează cantitatea care traversează straturile superioare și timpul în care carbonul rămâne departe de atmosferă.

[Experimentele care încearcă să stimuleze fitoplanctonul cu fier depind tocmai de întrebarea cât carbon ajunge efectiv spre adânc](https://stireaverde.ro/02/10/2026/stiri/fertilizare-ocean-fier-co2/). Mai multă fotosinteză la suprafață nu garantează automat mai multă stocare pe termen lung.

Zăpada marină este una dintre verigile care decid diferența.

Dacă AI poate clasifica rapid milioane de imagini, estimările fluxului de carbon ar putea deveni mai dense în spațiu și timp.

Același sistem ar putea urmări și felul în care microplasticele „călătoresc” lipite de particulele organice.

## Ce legătură are proiectul cu Marea Neagră

Campaniile anunțate nu includ Marea Neagră. Nu există deci date din acest proiect care să descrie direct apele României.

Relevanța este metodologică.

Marea Neagră are un circuit intens de materie organică, nutrienți și particule, iar monitorizarea oceanografică produce tot mai multe imagini și seturi de date.

Dacă relația dintre imagine și compoziția particulelor poate fi validată, aceeași idee ar putea fi aplicată în alte bazine după calibrare locală.

Nu trebuie însă presupus că un model antrenat în Atlantic va funcționa automat într-o mare semiînchisă cu alte condiții chimice și biologice.

Trei repere definesc proiectul: aproape 700.000 de dolari, trei ani de cercetare și date din șase campanii oceanografice.

Inteligența artificială nu va crea zăpada marină și nu va scoate singură CO₂ din atmosferă.

Ar putea face altceva: să transforme milioane de puncte albe fotografiate în apă într-o hartă a carbonului care cade încet spre întuneric.

La suprafață, oceanul pare aproape gol. Sub ea, ninge fără oprire.