Искусственный интеллект может произвести революцию в прогнозировании морского льда

Сегодня для предоставления судам в полярных морях прогнозов о распространении морского льда используются значительные ресурсы. Искусственный интеллект может сделать эти предупреждения дешевле, быстрее и доступнее для всех.

Докторант Университета Тромсё — Арктического университета Норвегии (UiT) Синдре Маркус Фрицнер исследовал возможность использования искусственного интеллекта для создания ледовых прогнозов, которые будут быстрее, точнее и доступнее современных. В настоящее время такие предупреждения, необходимые для безопасного судоходства, создаются с помощью динамических компьютерных моделей, обрабатывающих огромные массивы спутниковых данных о ледовом покрове, толщине льда и снега. Для этого требуются мощные суперкомпьютеры, что делает процесс ресурсоемким и дорогим.

Ключевое преимущество подхода на основе машинного обучения — возможность проводить расчеты на обычном ноутбуке. Алгоритмы ИИ обучаются на исторических данных, выявляя закономерности в изменении ледовой обстановки от одной недели к другой, и затем предсказывают ее развитие. Это открывает новые возможности, например, для судов, работающих вблизи кромки льда. Вместо того чтобы запрашивать прогнозы у Норвежского метеорологического института и ждать расчетов на суперкомпьютере, судно сможет самостоятельно выполнять высокоточные расчеты на борту, практически не требуя вычислительной мощности.

Пока результаты машинного обучения не столь совершенны, как у традиционных физических моделей, особенно в периоды быстрых изменений, например, активного таяния. Фрицнер объясняет это тем, что модели ИИ полагаются на исторические данные, в то время как физические модели могут адаптироваться к крупным геофизическим изменениям. Точность можно повысить, добавляя в модель больше данных, таких как ветер и толщина льда. Исследователь уверен, что дальнейшая работа раскроет большой потенциал этого подхода.