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A medida que el Ártico se calienta, los pronósticos de la IA superan el cambio de hielo marino

A medida que el Ártico se calienta, los pronósticos de la IA superan el cambio de hielo marino


Durante generaciones, el Los habitantes del Ártico han contado con el hielo marino estacional, que crece y retrocede durante el año. Los osos polares y los mamíferos marinos dependen de él como lugar de caza y lugar de descanso; Los indígenas pescan desde aberturas en el hielo conocidas como polinias y utilizan rutas conocidas a través del hielo para viajar de un lugar a otro. Pero el aire y el agua del Ártico se han calentado tres veces más rápido que el resto del planeta desde 1971, según un informe de mayo de 2021. informe del Consejo Ártico, y este calentamiento está causando que el hielo se expanda y contraiga de manera impredecible.

Algunos científicos y empresas de investigación están implementando herramientas impulsadas por inteligencia artificial para proporcionar pronósticos más precisos y oportunos de qué partes del Océano Ártico estarán cubiertas de hielo y cuándo. Los algoritmos de inteligencia artificial complementan los modelos existentes que utilizan la física para comprender lo que está sucediendo en la superficie del océano, una zona dinámica donde las corrientes submarinas frías se encuentran con vientos fuertes para crear balsas flotantes de hielo. Esta información es cada vez más valiosa para miembros tribales en el Ártico, pescadores comerciales en lugares como Alaska y compañías navieras mundiales interesadas en tomar atajos a través de parcelas abiertas de agua.

Leslie Canavera, CEO de Polarctic, una firma de consultoría científica con sede en Lorton, Virginia, que ha desarrollado modelos de pronóstico basados ​​en inteligencia artificial, dice que el ritmo incierto del cambio climático significa que los modelos existentes de hielo marino son cada vez menos precisos. Eso es porque se basan en procesos ambientales que están cambiando rápidamente.

“No tenemos un gran conocimiento del cambio climático y lo que está sucediendo en el [Arctic] sistema ”, dice Canavera, que es un miembro de la tribu Yup’ik y creció en Alaska. “Tenemos modelos estadísticos, pero luego estás mirando más promedios. Luego tiene inteligencia artificial, donde puede ver las tendencias en el sistema y aprender «.

Los modelos existentes basados ​​en la física capturan cientos de años de registros científicos sobre las condiciones del hielo, las condiciones meteorológicas actuales, la velocidad y ubicación de la corriente en chorro polar, la cantidad de nubosidad y la temperatura del océano. Los modelos utilizan esos datos para estimar la futura cobertura de hielo. Pero se necesita una gran cantidad de potencia informática para procesar los números y varias horas o días para producir un pronóstico utilizando programas convencionales.

Si bien la IA también requiere datos complejos y una gran cantidad de poder de cómputo inicial, una vez que un algoritmo se entrena con la cantidad y el tipo de datos correctos, puede detectar patrones en las condiciones climáticas más rápidamente que los modelos basados ​​en la física, según Thomas Anderson. científico del British Antarctic Survey que desarrolló un pronóstico de hielo con IA llamado IceNet. “Los métodos de IA pueden ejecutarse miles de veces más rápido, como descubrimos en nuestro modelo, IceNet”, dice Anderson. “Y también aprenden automáticamente. La IA no es más inteligente. No reemplaza los modelos basados ​​en la física. Creo que el futuro está aprovechando ambas fuentes de información «.

Anderson y sus colegas publicaron su nuevo modelo de pronóstico del hielo marino en agosto en la revista. Comunicaciones de la naturaleza. IceNet utiliza una forma de IA llamada aprendizaje profundo (también se utiliza para automatizar la detección de fraudes con tarjetas de crédito, operar automóviles autónomos y ejecutar asistentes digitales personales) para capacitarse a sí mismo para proporcionar un pronóstico de seis meses en cada cuadrícula de 25 kilómetros cuadrados en toda la región, basado en simulaciones del Ártico clima entre los años 1850 a 2100 y datos de observación reales registrados de 1979 a 2011. Una vez que el modelo fue entrenado y se dieron las condiciones meteorológicas y oceánicas actuales, IceNet superó a un modelo líder basado en la física al hacer pronósticos estacionales sobre la presencia o ausencia de hielo marino en cada cuadrícula, particularmente para la temporada de verano, cuando el hielo pasa por un retroceso anual, según el Naturaleza estudio.



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