Oamenii de știință folosesc inteligența artificială (AI) pentru a identifica rapid aisbergurile gigantice în imaginile din satelit. Acest lucru va ajuta la monitorizarea micșorării aisbergurilor în timp. În mod convențional, oamenilor le ia câteva minute pentru a contura un singur aisberg într-o imagine.
Cu toate acestea, AI poate îndeplini aceeași sarcină în mai puțin de 0,01 secunde, fiind de 10.000 de ori mai rapidă. Localizarea aisbergurilor și monitorizarea expansiunii acestora este crucială pentru a înțelege cantitatea de apă de topire pe care o eliberează în ocean.
British Antarctic Survey a raportat recent că straturile masive de gheață din Antarctica se vor topi într-un ritm accelerat în următoarele decenii, contribuind la creșterea nivelului global al mărilor. Un exemplu notabil de micșorare a aisbergului este A68a, care avea o lungime de peste 160 de kilometri și o lățime de 30 de kilometri.
După ce a plutit în derivă timp de cinci ani, acesta s-a topit în Oceanul Atlantic de Sud în 2020. Acest eveniment va avea efecte semnificative pe termen lung asupra ecosistemului local. Oamenii de știință au monitorizat mișcările și micșorarea lui A68a cu ajutorul imaginilor din satelit.
Cu toate acestea, identificarea precisă a aisbergurilor în aceste imagini este o provocare, deoarece aisbergurile, gheața de mare și norii apar toți de culoare albă. Analizarea manuală a fiecărei imagini necesită timp, iar atunci când trebuie analizate mii de imagini, procesul devine laborios.
Pentru a rezolva această problemă, cercetătorii au antrenat o rețea neuronală pentru a identifica aisbergurile mari. Rețeaua a fost antrenată folosind imagini de la satelitul Sentinel-1 al Agenției Spațiale Europene, care utilizează tehnologia radar pentru a capta imagini indiferent de acoperirea norilor sau de lipsa de lumină.
Sistemul a fost capabil să detecteze aisbergurile cu o precizie de 99%, identificând corect aisberguri cu dimensiuni cuprinse între 54 de kilometri pătrați și 1.052 de kilometri pătrați. Acest studiu demonstrează potențialul învățării automate de a monitoriza zonele îndepărtate și inaccesibile ale lumii în timp aproape real.
Deși sistemul a făcut totuși unele greșeli, cum ar fi interpretarea greșită a unor bucăți de gheață individuale ca fiind un aisberg colectiv, acesta arată un progres promițător în utilizarea inteligenței artificiale pentru identificarea aisbergurilor în imaginile din satelit.
