Figura IceNet. Credito:British Antarctic Survey
Un nuovo strumento AI (intelligenza artificiale) è impostato per consentire agli scienziati di prevedere in modo più accurato le condizioni del ghiaccio marino artico mesi nel futuro. Le previsioni migliorate potrebbero essere alla base di nuovi sistemi di allerta precoce che proteggono la fauna selvatica e le comunità costiere dell'Artico dagli impatti della perdita di ghiaccio marino.
Pubblicato questa settimana sulla rivista Comunicazioni sulla natura , un team internazionale di ricercatori guidati dal British Antarctic Survey (BAS) e dall'Alan Turing Institute descrivono come il sistema di intelligenza artificiale, IceNet, affronta la sfida di produrre previsioni accurate sul ghiaccio marino artico per la stagione a venire, qualcosa che è sfuggito agli scienziati per decenni.
Mare ghiacciato, un vasto strato di acqua di mare ghiacciata che appare ai poli nord e sud, è notoriamente difficile da prevedere a causa della sua complessa relazione con l'atmosfera sopra e con l'oceano sotto. La sensibilità del ghiaccio marino all'aumento delle temperature ha causato il dimezzamento dell'area del ghiaccio marino artico estivo negli ultimi quattro decenni, equivalente alla perdita di un'area circa 25 volte la dimensione della Gran Bretagna. Questi cambiamenti in accelerazione hanno conseguenze drammatiche per il nostro clima, per gli ecosistemi artici, e comunità indigene e locali i cui mezzi di sussistenza sono legati al ciclo stagionale del ghiaccio marino.
IceNet, lo strumento predittivo dell'IA, è accurato quasi al 95% nel prevedere se il ghiaccio marino sarà presente due mesi prima, meglio del principale modello basato sulla fisica.
L'autore principale Tom Anderson, Data Scientist presso il BAS AI Lab e finanziato dall'Alan Turing Institute, spiega:"L'Artico è una regione in prima linea nel cambiamento climatico e ha visto un riscaldamento sostanziale negli ultimi 40 anni. IceNet ha il potenziale per colmare un'urgente lacuna nella previsione del ghiaccio marino per gli sforzi di sostenibilità dell'Artico e funziona migliaia di volte più velocemente del tradizionale metodi."
Dottor Scott Hosking, Investigatore principale, Co-leader del BAS AI Lab e Senior Research Fellow presso l'Alan Turing Institute, afferma:"Sono entusiasta di vedere come l'intelligenza artificiale ci sta facendo ripensare al modo in cui intraprendiamo la ricerca ambientale. Il nostro nuovo quadro di previsione del ghiaccio marino fonde i dati dei sensori satellitari con l'output dei modelli climatici in modi che i sistemi tradizionali semplicemente non potrebbero ottenere".
A differenza dei sistemi di previsione convenzionali che tentano di modellare direttamente le leggi della fisica, gli autori hanno progettato IceNet sulla base di un concetto chiamato deep learning. Attraverso questo approccio, il modello "apprende" come cambia il ghiaccio marino da migliaia di anni di dati di simulazione climatica, insieme a decenni di dati osservativi per prevedere l'estensione dei mesi di ghiaccio marino artico nel futuro.
Tom Andersson conclude:"Ora abbiamo dimostrato che l'intelligenza artificiale può prevedere con precisione il ghiaccio marino, il nostro prossimo obiettivo è sviluppare una versione quotidiana del modello e farlo funzionare pubblicamente in tempo reale, proprio come le previsioni del tempo. Questo potrebbe funzionare come un sistema di allarme rapido per i rischi associati alla rapida perdita di ghiaccio marino".