已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種新型人工智能 (AI) 工具，可以幫助準(zhǔn)確預(yù)測(cè)北極海冰狀況。人工智能系統(tǒng) IceNet 解決了為未來(lái)季節(jié)生成準(zhǔn)確的北極海冰預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn)——這是科學(xué)家們幾十年來(lái)一直在回避的問(wèn)題。由英國(guó)南極調(diào)查局 (BAS) 和艾倫圖靈研究所領(lǐng)導(dǎo)的一組研究人員在《自然通訊》雜志上描述了 IceNet。海冰是出現(xiàn)在北極和南極的巨大冰凍海水層，由于其與上方大氣和下方海洋的復(fù)雜關(guān)系而難以預(yù)測(cè)。

這些加速的變化對(duì)我們的氣候、北極生態(tài)系統(tǒng)以及生計(jì)與季節(jié)性海冰循環(huán)有關(guān)的土著和當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)產(chǎn)生了巨大的影響。

IceNet——人工智能預(yù)測(cè)工具——在預(yù)測(cè)兩個(gè)月前是否會(huì)出現(xiàn)海冰方面的準(zhǔn)確率接近 95%。

“北極是處于氣候變化前沿的地區(qū)，在過(guò)去 40 年里出現(xiàn)了大幅變暖。IceNet 有可能填補(bǔ)為北極可持續(xù)性努力預(yù)測(cè)海冰方面的緊迫空白，其運(yùn)行速度比傳統(tǒng)方法快數(shù)千倍， ”主要作者、BAS AI 實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Tom Andersson 說(shuō)。“我們的新海冰預(yù)測(cè)框架以傳統(tǒng)系統(tǒng)根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式將衛(wèi)星傳感器的數(shù)據(jù)與氣候模型的輸出融合在一起，”艾倫圖靈研究所高級(jí)研究員 Scott Hosking 博士說(shuō)。

與試圖直接模擬物理定律的傳統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)不同，IceNet 是基于稱為深度學(xué)習(xí)的概念設(shè)計(jì)的。通過(guò)這種方法，該模型可以從數(shù)千年的氣候模擬數(shù)據(jù)以及數(shù)十年的觀測(cè)數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”海冰如何變化，以預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月北極海冰的范圍。