Примерно через неделю морской лед, плавающий на поверхности Северного Ледовитого океана, по мнению учёных, сократится до самого маленького размера в этом году, поскольку прогретые летом воды разъедают подводные края льда.
Специалисты считают, что рекордно низкие уровни морского льда, вероятно, не будут побиты в этом году. В 2020 году лед покрыл 3,74 миллиона квадратных километров Арктики в самой низкой точке, вплотную приблизившись к рекордно низкому уровню за все время. В настоящее время морской лед присутствует чуть менее чем в 5 миллионах квадратных километрах арктических вод, что позволяет ему стать 10-м по величине морским льдом в этом районе с момента начала спутникового учета в 1979 году. Это неожиданное завершение, учитывая, что в начале лета уровень морского льда достиг рекордно низкого уровня для этого времени года.
Неожиданность отчасти объясняется тем, что лучшие современные инструменты прогнозирования на основе статистики и физики могут точно предсказать протяженность морского льда всего за несколько недель, но точность долгосрочных прогнозов колеблется. Теперь новый инструмент, использующий искусственный интеллект для создания прогнозов морского льда, обещает повысить их точность и может провести анализ относительно быстро. Статья об этом опубликована в Nature Communications.
“IceNet, система прогнозирования морского льда, разработанная Британской Антарктической службой, или BAS, на 95 процентов точна в прогнозировании состояния морского льда на два месяца вперед — выше, чем ведущая, основанная на физике модель SEAS5, при этом работает в 2000 раз быстрее”, — рассказывает Том Андерссон, специалист по обработке данных из лаборатории искусственного интеллекта BAS.
В то время как SEAS5 за 6 часов выдаёт прогноз, IceNet может сделать то же самое менее чем за 10 секунд. Андерссон и его коллеги обнаружили, что система также демонстрирует удивительную способность предсказывать аномальные ледовые явления — необычные максимумы или минимумы — на срок до четырех месяцев вперед.
Известно, что отслеживание морского льда имеет решающее значение для анализа последствий изменения климата.
Используя процесс, называемый глубоким обучением, учёные загрузили данные наблюдений за морским льдом с 1979 по 2011 год и модели климата, охватывающие период с 1850 по 2100 год, чтобы обучить IceNet, как прогнозировать состояние будущего морского льда путем обработки данных из прошлого.
