AI допомагає вченим відстежувати айсберги, аналізуючи дані радарів

Дослідники використовують машинне навчання для аналізу супутникових радіолокаційних даних для виявлення айсбергів у Південному океані навколо Антарктиди, щоб краще зрозуміти їхній життєвий цикл і вплив на навколишнє середовище.

Айсберги можуть здатися чимось екзотичним і далеким, але, як скаже вам будь-хто, хто бачив «Титанік», вони можуть сильно вплинути на нас, коли ми найменше цього очікуємо. Лише минулого тижня найбільший у світі айсберг під назвою A23a, який більш ніж удвічі більший за Великий Лондон, відірвався від морського дна після майже трьох десятиліть перебування на мілині і пливе на північ в Антарктичному океані. Тим часом багато тисяч дрібніших айсбергів постійно відколюються від шельфового льодовика Антарктики і відпливають у море.

Ефект всіх цих айсбергів полягає не тільки в тому, що вони становлять небезпеку для судноплавства. У міру того, як вони тануть протягом десятиліть, вони виділяють холодну прісну воду та поживні речовини, які можуть змінити місцеву екологію, а також складну динаміку циркуляції океану, руйнування морського льоду та навіть глобальний рівень моря.

Проблема в тому, що всі ці шматки льоду, що гойдаються, як у гігантському м’ятному джулепі, настільки численні та рухаються настільки хаотично, що важко ідентифікувати, а тим більше відстежити. Щоб допомогти цьому, група вчених, фінансована Інститутом Алана Тьюринга, використовувала радар із синтезованою апертурою (SAR) із супутників ЕКА Sentinel-1, який може сканувати айсберги вдень і вночі за будь-якої погоди.

Радарні дані не є новими, але вони використовують неконтрольований алгоритм штучного інтелекту для аналізу показань, зібраних з жовтня 2019 року до вересня 2020 року, які виявили майже 30 000 айсбергів площею близько 1 км² (0,4 Мілі²) або менше в затоці моря Амундсена на заході . Антарктида на фронті отелення льодовика Туейтса.

Є надія, що шляхом точного виявлення та відстеження айсбергів можна буде створити цифрового двійника антарктичного моря, що приведе до кращого розуміння складної фізики того, як океан, лід та атмосфера взаємодіють один з одним.

«Технологія, яку ми використовували для розробки цього інструменту, вже досить широко використовується для медичних зображень, і тому ми раді застосувати ту ж технологію до складних функцій, що спостерігаються на супутникових зображеннях SAR полярних океанів», — сказав Бен Еванс з Британської Антарктики. Survey (BAS) AI Lab: «Використаний нами метод такий самий точний, як і інші альтернативні методи виявлення айсбергів, і перевершує більшість з них, без необхідності участі людини. Це означає, що його можна легко масштабувати за межі нашого дослідження і навіть забезпечити моніторинг практично в реальному часі».