已經(jīng)開發(fā)出一種新型人工智能 (AI) 工具，可以幫助準確預測北極海冰狀況。人工智能系統(tǒng) IceNet 解決了為未來季節(jié)生成準確的北極海冰預測的挑戰(zhàn)——這是科學家們幾十年來一直在回避的問題。由英國南極調(diào)查局 (BAS) 和艾倫圖靈研究所領導的一組研究人員在《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雜關系而難以預測。

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

IceNet——人工智能預測工具——在預測兩個月前是否會出現(xiàn)海冰方面的準確率接近 95%。

“北極是處于氣候變化前沿的地區(qū)，在過去 40 年里出現(xiàn)了大幅變暖。IceNet 有可能填補為北極可持續(xù)性努力預測海冰方面的緊迫空白，其運行速度比傳統(tǒng)方法快數(shù)千倍， ”主要作者、BAS AI 實驗室的數(shù)據(jù)科學家 Tom Andersson 說。“我們的新海冰預測框架以傳統(tǒng)系統(tǒng)根本無法實現(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研究員 Scott Hosking 博士說。

與試圖直接模擬物理定律的傳統(tǒng)預測系統(tǒng)不同，IceNet 是基于稱為深度學習的概念設計的。通過這種方法，該模型可以從數(shù)千年的氣候模擬數(shù)據(jù)以及數(shù)十年的觀測數(shù)據(jù)中“學習”海冰如何變化，以預測未來幾個月北極海冰的范圍。