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Inteligencia artificial para ayudar a predecir la pérdida de hielo marino del Ártico

Carácter de IceNet. Crédito: British Antarctic Survey

Se ha desarrollado una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) para permitir a los científicos predecir con mayor precisión las condiciones del hielo marino en el Ártico en los próximos meses. Los pronósticos mejorados podrían respaldar nuevos sistemas de alerta temprana que protejan la vida silvestre del Ártico y las comunidades costeras de los efectos de la pérdida de hielo marino.


Publicado esta semana en la revista Conexiones con la naturaleza, un equipo internacional de investigadores dirigido por British Antarctic Survey (BAS) y el Instituto Alan Turing describen cómo un sistema de inteligencia artificial, IceNet, aborda el desafío de producir predicciones precisas del hielo marino del Ártico para la próxima temporada, algo que ha eludido a los científicos. por décadas.

Se sabe que el hielo marino, una vasta capa de agua de mar congelada que aparece en los polos norte y sur, es difícil de predecir debido a su compleja relación con la atmósfera de arriba y el océano de abajo. La sensibilidad del hielo marino al aumento de las temperaturas ha provocado que el área de hielo marino del Ártico en verano se reduzca a la mitad en las últimas cuatro décadas, lo que equivale a una pérdida de área de unas 25 veces el tamaño de Gran Bretaña. Estos cambios acelerados tienen consecuencias devastadoras para nuestro clima, los ecosistemas árticos y las comunidades indígenas y locales cuyos medios de vida están vinculados al ciclo estacional del hielo marino.

IceNet, una herramienta de inteligencia artificial predictiva, tiene aproximadamente un 95% de precisión para predecir si el hielo marino estará allí con dos meses de anticipación, mejor que el modelo líder basado en la física.

El autor principal, Tom Anderson, científico de datos del BAS AI Lab y financiado por el Instituto Alan Turing, explica: “El Ártico es una región en la primera línea del cambio climático que ha experimentado un aumento significativo en el calentamiento en los últimos 40 años. IceNet ha el potencial para llenar un vacío apremiante en la predicción del hielo marino. para el Ártico, los esfuerzos de sostenibilidad están funcionando miles de veces más rápido que los métodos tradicionales “.

“Estoy emocionado de ver cómo la IA nos está haciendo repensar cómo llevamos a cabo la investigación ambiental”, dice el Dr. Scott Hosking, investigador principal, codirector del Laboratorio de IA de BAS e investigador principal en el Instituto Alan Turing. “Nuestro nuevo mar El marco de predicción del hielo integra datos de sensores satelitales. Sistemas industriales con resultados de modelos climáticos de formas que los sistemas convencionales simplemente no pueden lograr “.

A diferencia de los sistemas de predicción tradicionales que intentan modelar las leyes de la física directamente, los autores diseñaron IceNet basándose en un concepto llamado aprendizaje profundo. A través de este enfoque, el modelo aprende cómo cambia el hielo marino a partir de miles de años de datos de simulación climática, junto con décadas de datos de observación para predecir cuánto hielo marino en el Ártico habrá en el futuro.

Tom Anderson concluye: “Ahora hemos demostrado que la IA puede predecir con precisión el hielo marino, y nuestro próximo objetivo es desarrollar una versión diaria del modelo y ejecutarlo públicamente en tiempo real, al igual que predicción del tiempo. Esto puede funcionar temprano sistema de alarma de los riesgos asociados a la rápida pérdida de hielo marino “.


Construyendo un mejor modelo para los ecosistemas árticos


más información:
Pronóstico del hielo marino ártico estacional con aprendizaje profundo probabilístico, Conexiones con la naturaleza (2021). dx.doi.org/10.1038/s41467-021-25257-4

La frase: Inteligencia artificial para ayudar a predecir la pérdida de hielo marino en el Ártico (2021, 26 de agosto) Recuperado el 26 de agosto de 2021 de https://phys.org/news/2021-08-artustry-intelligence-arctic-sea-ice.html

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