Сколько талой воды айсберги выбрасывают в океан: ИИ справился с подсчетом в 10 000 раз быстрее людей

Учені вже попередили, що людство зіткнулося з кліматичною кризою — у результаті масштабні лісові пожежі, рекордні хвилі тепла та екстремальні природні явища, ймовірно, стануть частішими, пише Space.

В умовах мінливого клімату і планети, що нагрівається, надзвичайно важливо виявляти айсберги й відстежувати їхні розміри, щоб мати можливість кількісно визначити, скільки талої води вони викидають в океан.

У Фокус. Технології з'явився свій Telegram-канал. Підписуйтесь, щоб не пропускати найсвіжіші та найзахопливіші новини зі світу науки!

Щоб впоратися з цим завданням вчені звернулися до штучного інтелекту. Це дозволило їм швидко виявити гігантські айсберги на супутникових зображеннях і відстежувати їхнє скорочення з плином часу. Команда виявила, що за традиційного підходу людині потрібно кілька хвилин, щоб окреслити на зображенні тільки одну зі структур, водночас ШІ здатний виконати те саме завдання за 0,01 секунди — це в 10 000 разів швидше.

За словами провідної авторки дослідження результатів, науковиці з Університету Лідса у Великій Британії Енн Браакманн-Фольгманн, для науковців надзвичайно важливо виявити айсберги та відстежувати їхні розміри — у такий спосіб вчені можуть оцінити обсяги талої води, який вони викидають в океан.

Наприкінці жовтня 2023 року Британська арктична служба заявила, що масивні крижані щити Антарктиди втрачатимуть лід прискореними темпами до кінця століття, що неминуче призведе до підвищення рівня моря в усьому світі вже в найближчі десятиліття. Наприклад, минулого року вчені спостерігали за тим, як величезний айсберг А68а завдовжки 160 км і завширшки 48 розтанув у південній частині Атлантичного океану після п'ятирічного дрейфу.

Учені зазначають, що танення цього величезного айсберга призвело до викиду 1 трильйона прісної води в океан. При цьому айсберг, що тане, також закачав у навколишнє середовище неймовірну кількість поживних речовин — вчені досі не знаю, яким буде їхній вплив на морський харчовий ланцюжок. Зазначимо, що тоді вчені використовували традиційний спосіб спостереження за айсбергами, орієнтуючись на супутникові знімки.

За словами Браакманн-Фольгманн, ідентифікація айсберга за традиційного способу опрацювання даних займає всього кілька хвилин. Однак вона може ускладнюватися великим потоком даних, а також тим, що берегова лінія Антарктиди може нагадувати айсберги на супутникових зображеннях. У результаті робота вчених значно ускладнюється.

Щоб спростити та прискорити цей процес, вчені вперше використовували ШІ — навчивши нейронну мережу виконувати цю роботу. Під час дослідження команда навчила ШІ виявляти великі айсберги, використовуючи супутникові зображення.

Далі команда провела низку експериментів, результати яких засвідчили, що ШІ здатний впоратися з цим завданням із точністю 99%. Єдиним моментом стали кілька частин айсбергів, більших за розміром, ніж приклади, на яких навчався ШІ. Зазначимо, що під час експерименту ШІ вдалося розпізнати 7 айсбергів розміром від 54 до 1054 квадратних кілометрів.

За словами співавтора дослідження, професора Ендрю Шеперда з Університету Нортумбії в Англії, результати дослідження свідчать, що машинне навчання дасть змогу вченим контролювати віддалені та недоступні частини світу фактично майже в режимі реального часу.

Раніше Фокус писав про те, що захоплива анімація показала пожежі, що охопили Австралію.