Una rappresentazione della varietà di materiali sotto indagine per il loro potenziale di controllo della formazione di ghiaccio. Credito:Michael B. Davies
Gli scienziati di Cambridge hanno sviluppato un algoritmo artificialmente intelligente in grado di battere gli scienziati nel prevedere come e quando materiali diversi formano cristalli di ghiaccio.
Il programma, IcePic, potrebbe aiutare gli scienziati dell'atmosfera a migliorare i modelli di cambiamento climatico in futuro. I dettagli sono pubblicati oggi sulla rivista PNAS .
L'acqua ha alcune proprietà insolite, come espandersi quando si trasforma in ghiaccio. Comprendere l'acqua e il modo in cui si congela attorno a diverse molecole ha implicazioni di vasta portata in un'ampia gamma di aree, dai sistemi meteorologici che possono influenzare interi continenti alla conservazione di campioni di tessuto biologico in un ospedale.
La scala della temperatura Celsius è stata progettata partendo dal presupposto che è la temperatura di transizione tra acqua e ghiaccio; tuttavia, mentre il ghiaccio si scioglie sempre a 0°C, l'acqua non congela necessariamente a 0°C. L'acqua può essere ancora in forma liquida a -40°C e sono le impurità nell'acqua che consentono al ghiaccio di congelarsi a temperature più elevate. Uno dei maggiori obiettivi del campo è stato quello di prevedere la capacità di diversi materiali di promuovere la formazione di ghiaccio, nota come "capacità di nucleazione del ghiaccio" di un materiale.
I ricercatori dell'Università di Cambridge hanno sviluppato uno strumento di "apprendimento profondo" in grado di prevedere la capacità di nucleazione del ghiaccio di diversi materiali e che è stato in grado di battere gli scienziati in un "quiz" online in cui è stato chiesto loro di prevedere quando i cristalli di ghiaccio sarebbero modulo.
Il deep learning è il modo in cui l'intelligenza artificiale (AI) impara a trarre informazioni dai dati grezzi. Trova i propri schemi nei dati, liberandolo dalla necessità di input umani in modo che possa elaborare i risultati in modo più rapido e preciso. Nel caso di IcePic, può dedurre diverse proprietà di formazione di cristalli di ghiaccio attorno a diversi materiali. IcePic è stato addestrato su migliaia di immagini in modo da poter esaminare sistemi completamente nuovi e dedurne previsioni accurate.
Un materiale estraneo favorisce la crescita del ghiaccio in un velo d'acqua. Credito:Michael B. Davies
Il team ha organizzato un quiz in cui agli scienziati è stato chiesto di prevedere quando i cristalli di ghiaccio si sarebbero formati in condizioni diverse mostrate da 15 immagini diverse. Questi risultati sono stati quindi misurati rispetto alle prestazioni di IcePic. Quando è stato messo alla prova, IcePic è stato molto più accurato nel determinare la capacità di nucleazione del ghiaccio di un materiale rispetto a oltre 50 ricercatori in tutto il mondo. Inoltre, ha aiutato a identificare dove gli esseri umani stavano sbagliando.
Michael Davies, un dottorato di ricerca studente del laboratorio ICE presso il Dipartimento di Chimica Yusuf Hamied, Cambridge, e l'University College London, Londra, primo autore dello studio, ha dichiarato:"È stato affascinante apprendere che le immagini dell'acqua che abbiamo mostrato a IcePic contengono informazioni sufficienti per prevedere effettivamente nucleazione del ghiaccio.
"Nonostante noi, ovvero gli scienziati umani, avessimo un vantaggio di 75 anni in termini di scienza, IcePic è stato comunque in grado di fare qualcosa che non potevamo."
La determinazione della formazione di ghiaccio è diventata particolarmente importante nella ricerca sui cambiamenti climatici.
L'acqua si muove continuamente all'interno della Terra e della sua atmosfera, condensandosi per formare nuvole e precipitando sotto forma di pioggia e neve. Diverse particelle estranee influenzano il modo in cui si forma il ghiaccio in queste nuvole, ad esempio le particelle di fumo dall'inquinamento rispetto alle particelle di fumo di un vulcano. Comprendere in che modo le diverse condizioni influiscono sui nostri sistemi cloud è essenziale per previsioni meteorologiche più accurate.
"La nucleazione del ghiaccio è davvero importante per la comunità scientifica atmosferica e la modellazione climatica", ha affermato Davies. "Al momento non esiste un modo praticabile per prevedere la nucleazione del ghiaccio se non esperimenti diretti o costose simulazioni. IcePic dovrebbe aprire molte più applicazioni per la scoperta". + Esplora ulteriormente
