Разработана первая модель машинного обучения для расчета объема всех ледников Земли

Исследовательская группа под руководством Никколо Маффеццоли, стипендиата программы «Мария Скёдловская-Кюри» в Университете Ка' Фоскари в Венеции и Калифорнийском университете в Ирвайне, разработала первую глобальную модель на основе искусственного интеллекта для расчета распределения толщины льда всех ледников на Земле. Модель опубликована в журнале Geoscientific Model Development и, как ожидается, станет эталонным инструментом для изучения будущих сценариев таяния ледников.

Точное знание объемов ледников необходимо для прогнозирования будущего повышения уровня моря, управления водными ресурсами и оценки социальных последствий, связанных с отступлением ледников. Однако их прямое измерение покрывает менее 1% ледников планеты. Новая модель использует более 4 миллионов in situ измерений толщины (во многом благодаря миссии NASA Operation IceBridge) в сочетании с алгоритмами машинного обучения. «Наша модель, обученная на измерениях толщины и 39 параметрах, показывает ошибки на 30–40% ниже, чем у текущих традиционных глобальных моделей, особенно в полярных широтах», — объясняет Маффеццоли.

В полярных регионах и на окраинах ледяных щитов Гренландии и Антарктиды точные оценки толщины льда особенно важны, так как служат начальными условиями для моделей, симулирующих движение льда и его взаимодействие с океаном. Эти взаимодействия ключевы для проекций повышения уровня моря. Модель может помочь уточнить текущие карты подледного рельефа в таких областях, как плато Гейки или Антарктический полуостров.

В настоящее время ледники вносят примерно 25–30% в наблюдаемое глобальное повышение уровня моря, а их таяние ускоряется. Эта работа представляет собой первый шаг к созданию обновленных оценок глобальных объемов льда для научного сообщества и МГЭИК. «Мы планируем выпустить два набора данных, в общей сложности полмиллиона карт толщины льда, к концу 2025 года», — говорит Маффеццоли.