Istraživači koriste novi AI alat za otkrivanje santi leda u Južnom okeanu. Ovo je prvi korak u mogućnosti praćenja kompletnog životnog ciklusa većine ledenih brega širom Antarktika iz satelitskih podataka. Studija, „Detekcija populacija ledenih brega unutar morskog leda bez nadzora mašinskim učenjem na osnovu SAR slika dvostruke polarizacije“, objavljena je u časopisu Remote Sensing of the Environment.
Ledeni bregovi igraju ključnu ulogu u dinamici okeana. Na primer, kako se sante leda tope, one ispuštaju slatku vodu i hranljive materije u okean, utičući na primarnu produktivnost, cirkulaciju okeana i formiranje i razbijanje morskog leda. Ledeni bregovi takođe predstavljaju opasnost za brodove, tako da je tačna, ažurna saznanja o tome gde se sante leda nalaze i koliko su velike, kritična.
Ovaj novi pristup može identifikovati sante leda u sredinama u kojima ima puno morskog leda – nešto što ranije nije bilo moguće. Koristeći ovaj alat, naučnici će moći da uoče sante leda kada se tele i da ih prate tokom njihovog životnog ciklusa do njihove smrti, stvarajući potpuniju sliku dinamike sante leda u Južnom okeanu. Ono što je najvažnije, istraživači će moći da prate sante leda na lokacijama sa puno morskog leda, i blizu lokacija za teljenje, gde su sante leda gusto grupisane zajedno.
Da bi otkrio sante leda, alat koristi podatke sa radara sa sintetičkim otvorom (SAR), instrumenta postavljenog na satelite Sentinel-1, koji prenosi mikrotalasni signal iz svemira i meri intenzitet reflektovanog zračenja. Ledeni bregovi su dobri reflektori mikrotalasa zbog kristalne strukture leda i snega na njihovoj površini, pa se na satelitskim snimcima prikazuju kao jaki, svetli signali. Korišćenje mikrotalasnih pećnica takođe znači da se ove slike mogu sakupljati danju ili noću i kroz pokrivač oblaka koji je uobičajen iznad Južnog okeana.
Za studiju, istraživači su demonstrirali performanse algoritma veštačke inteligencije na različitim satelitskim snimcima, snimljenim u periodu od 12 meseci između oktobra 2019. i septembra 2020. Alat je identifikovao skoro 30.000 santi leda; većina njih je bila relativno mala, veličine 1 km 2 ili manje.
Istraživači su izabrali Amundsenovo morsko utočište, na zapadnom Antarktiku, u blizini fronta teljenja glečera Thvaites kao mesto za proučavanje. Područje ima mešavinu otvorene vode, morskog leda i velike gustine santi leda različitih veličina, što ga čini idealnim mestom za testiranje AI alata. Razumevanje kako će se ledena ploča Zapadnog Antarktika, a posebno ovo područje, promeniti je visoki prioritet za istraživače koji rade na razumevanju budućeg porasta nivoa mora.
Ben Evans, deo Laboratorije za veštačku inteligenciju British Antarctic Survei (BAS) i glavni autor ovog dokumenta, kaže: „Tehnologija koju smo koristili za razvoj ovog alata se već često koristi za medicinsko snimanje i zato smo uzbuđeni da primenimo istu tehnologiju kompleksnim karakteristikama koje se vide na SAR satelitskim snimcima polarnih okeana.
„Metod koji smo koristili je tačan kao i druge alternativne metode detekcije ledenog brega i ima veći učinak, bez potrebe za ljudskim unosom. To znači da se može lako proširiti izvan područja našeg proučavanja, pa čak i omogućiti praćenje u skoro realnom vremenu.“
Teljenje ledenih bregova sa ledenog pokrivača u Južni okean je jedan od glavnih načina na koji se led gubi sa Antarktičkog ledenog pokrivača. Povećani nivoi teljenja bi stoga mogli signalizirati sve veći doprinos porastu nivoa mora. Istraživači se nadaju da će koristiti ovaj pristup veštačkoj inteligenciji da identifikuju bilo kakve promene u broju, veličini i putevima ledenih bregova, što su sve očekivane posledice klimatskih promena. Tim trenutno analizira sve dostupne podatke od početka misije Sentinel 1 2014.
Skot Hosking, šef laboratorije BAS AI i ko-direktor Tjuringovog istraživačkog i inovativnog klastera u digitalnim blizancima na Institutu Alana Tjuringa, kaže: „Praćenje i predviđanje koliko se milijardi tona leda topi u svetskim okeanima je glavni izazov zbog složene fizike i interakcije između okeana, leda i atmosfere. Razvijamo digitalnog blizanca Antarktika da bismo pomogli integraciju i deljenje podataka u našoj polarnoj infrastrukturi i alatima — od automatizovanih podvodnih vozila do AI modela — da bismo podržali donošenje odluka. stvaranje i zadržavanje Ujedinjenog Kraljevstva na granici polarne nauke.“
