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    I ricercatori accelerano l'analisi dei dati sul ghiaccio e sulla neve dell'Artico grazie all'AI

    Credito:Pixabay/CC0 Dominio pubblico

    Ricercatori dell'Università del Maryland, La contea di Baltimora (UMBC) ha sviluppato una tecnica per analizzare più rapidamente dati estesi dalle calotte glaciali artiche al fine di ottenere informazioni e conoscenze utili su modelli e tendenze. Negli anni, sono state raccolte grandi quantità di dati sul ghiaccio artico e antartico. Questi dati sono essenziali per scienziati e responsabili politici che cercano di comprendere il cambiamento climatico e l'attuale tendenza allo scioglimento. Masud Yari, professore assistente di ricerca, e Maryam Rahnemoonfar, professore associato di sistemi informativi, hanno utilizzato la nuova tecnologia AI per sviluppare una tecnica completamente automatica per analizzare i dati sul ghiaccio, pubblicato in Giornale di Glaciologia . Questo fa parte del progetto BigData in corso della National Science Foundation.

    Per decenni, i ricercatori hanno seguito da vicino il ghiaccio polare, neve, e misurazioni del suolo, ma l'elaborazione del grande volume di dati disponibili si è rivelata impegnativa. I processi della NASA per la raccolta, monitoraggio, e l'etichettatura dei dati polari comportano un notevole lavoro manuale, e i cambiamenti rilevati nei dati possono richiedere mesi o addirittura anni per essere visti. Anche i dati sull'Artico raccolti tramite tecnologie di telerilevamento richiedono un'elaborazione manuale.

    Secondo Rahnemoonfar, "I big data radar sono molto difficili da estrarre e comprendere semplicemente utilizzando tecniche manuali". Le tecniche di intelligenza artificiale che lei e Yari stanno sviluppando possono essere utilizzate per estrarre i dati più rapidamente, per ottenere informazioni utili sugli andamenti relativi allo spessore delle calotte glaciali e al livello di accumulo di neve in una determinata località.

    I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo che impara a identificare oggetti e modelli all'interno dei dati dell'Artico e dell'Antartico. Un algoritmo di intelligenza artificiale deve essere esposto a centinaia di migliaia di esempi per imparare a identificare elementi e modelli importanti. Rahnemoonfar e il suo team hanno utilizzato dati esistenti etichettati incompleti e rumorosi dall'Artico per addestrare l'algoritmo AI su come classificare e comprendere i nuovi dati.

    L'addestramento dell'algoritmo non è ancora completo, poiché dovrà essere ridimensionato su più sensori e posizioni per creare uno strumento più accurato. Però, ha già iniziato con successo ad automatizzare un processo che prima era inefficiente e laborioso.

    La rapida espansione dell'utilizzo della tecnologia AI per comprendere lo spessore del ghiaccio e della neve nell'Artico consentirà a scienziati e ricercatori di fare previsioni più rapide e accurate per informare il dialogo internazionale sui cambiamenti climatici. La velocità con cui si scioglie il ghiaccio artico influisce sull'innalzamento del livello del mare, e se gli scienziati sono in grado di prevedere meglio la gravità dello scioglimento, la società può mitigare meglio i danni causati dall'innalzamento del livello del mare.


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