Искусственный интеллект раскрывает новые детали движения антарктического льда

Исследователи из Стэнфордского университета впервые использовали машинное обучение для анализа высокодетальных данных дистанционного зондирования о движении льда в Антарктиде. Их работа, опубликованная в журнале Science, раскрывает фундаментальную физику крупномасштабных движений ледяного щита и может улучшить прогнозы его будущих изменений.

Антарктический ледяной щит, крупнейшая ледовая масса Земли, критически важен для стабильности уровня моря. Традиционные модели его движения основывались на упрощённых предположениях о механических свойствах льда, полученных в лабораторных условиях. Новое исследование показало, что лед в Антарктиде ведёт себя иначе. Учёные создали модель машинного обучения, которая проанализировала спутниковые и радарные данные о движении и толщине льда за 2007–2018 годы, соблюдая при этом известные законы физики.

«Мы объединили этот обширный наблюдательный набор данных с глубоким обучением, основанным на физических законах, чтобы получить новое понимание поведения льда в его естественной среде», — пояснила старший автор статьи, доцент геофизики Чинг-Яо Лай. Исследование сфокусировалось на пяти шельфовых ледниках. Оно показало, что лишь менее 5% площади шельфа (прибрежная зона сжатия) ведёт себя в соответствии с лабораторными моделями. Остальные 95% (зона растяжения) обладают анизотропией — их физические свойства различны в разных направлениях, что не учитывалось в предыдущих моделях. Это открытие принципиально важно для точного прогнозирования эволюции ледяного щита и будущего повышения уровня моря.