Новая система искусственного интеллекта (ИИ) помогает точно прогнозировать состояние арктического морского льда на несколько месяцев вперед. Улучшенные прогнозы смогут защитить арктическую природу от последствий потери льда. Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
«Арктика — это регион, находящийся на переднем крае изменения климата, в котором за последние 40 лет произошло существенное потепление. IceNet может заполнить пробел в прогнозировании состояния морского льда для обеспечения устойчивости Арктики и работает в тысячи раз быстрее, чем традиционные методы», — заявил руководитель исследования Том Андерссон, специалист по данным Британского антарктического управления (BAS).
Морской лед на полюсах играет ключевую роль в изменении климата. Чем выше поднимается температура, тем сильнее он тает. Чем сильнее он тает, тем выше уровень Мирового океана. Чем выше уровень Мирового океана, тем хуже ситуация в прибрежных регионах. Многие города, расположенные на побережье, могут уйти под воду. Кроме того, повышение уровня Мирового океана меняет течения. А это влияет на климат в разных регионах и состояние экосистем.
Поэтому сегодня очень важно отслеживать и прогнозировать изменения ледяного покрова. Однако это сложная задача. Трудности вызваны в первую очередь сложной взаимосвязью с атмосферой. Чувствительность морского льда к повышению температуры привела к тому, что за последние четыре десятилетия площадь летнего арктического морского льда сократилась вдвое. Это эквивалентно потере площади, примерно в 25 раз превышающей площадь Великобритании. Все эти изменения имеют значительные последствия для нашего климата, арктических экосистем и местных общин.
Британские ученые разработали систему IceNet, инструмент прогнозирования ИИ, который с точностью до 95% предсказывает наличие морского льда на два месяца вперед. IceNet обладает большим потенциалом для прогнозирования морского льда и работает в тысячи раз быстрее, чем традиционные устройства и методы. Новая система прогнозирования объединяет данные спутниковых датчиков с информацией климатических моделей. В отличие от обычных систем прогнозирования, авторы разработали IceNet на основе глубокого обучения. Благодаря этому подходу модель узнает, как меняется морской лед, на основе тысячелетних данных моделирования климата.
«Наша следующая цель — разработать ежедневную версию модели и запустить ее публично в режиме реального времени, точно так же, как прогнозы погоды. Это может служить системой раннего оповещения о рисках, связанных с быстрой потерей морского льда», — заключает Том Андерссон.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
