Een nieuwe AI-tool (kunstmatige intelligentie) is ingesteld om wetenschappers in staat te stellen maanden in de toekomst nauwkeuriger de Arctische zee-ijscondities te voorspellen. De verbeterde voorspellingen kunnen de basis vormen voor nieuwe systemen voor vroegtijdige waarschuwing die de Arctische fauna en kustgemeenschappen beschermen tegen de gevolgen van verlies van zee-ijs.

Deze week gepubliceerd in het tijdschrift Natuurcommunicatie , een internationaal team van onderzoekers onder leiding van British Antarctic Survey (BAS) en The Alan Turing Institute beschrijven hoe het AI-systeem, ijsnet, gaat de uitdaging aan om nauwkeurige Arctische zee-ijsvoorspellingen voor het komende seizoen te produceren - iets dat wetenschappers al tientallen jaren is ontgaan.

Zee ijs, een enorme laag bevroren zeewater die verschijnt aan de noord- en zuidpool, is notoir moeilijk te voorspellen vanwege de complexe relatie met de atmosfeer erboven en de oceaan eronder. De gevoeligheid van zee-ijs voor stijgende temperaturen heeft ertoe geleid dat het zomerse Arctische zee-ijsgebied de afgelopen vier decennia is gehalveerd, gelijk aan het verlies van een gebied dat ongeveer 25 keer zo groot is als Groot-Brittannië. Deze steeds snellere veranderingen hebben dramatische gevolgen voor ons klimaat, voor arctische ecosystemen, en inheemse en lokale gemeenschappen waarvan het levensonderhoud is gekoppeld aan de seizoensgebonden zee-ijscyclus.

ijsnet, de voorspellende tool voor AI, is bijna 95% nauwkeurig in het voorspellen of zee-ijs twee maanden van tevoren aanwezig zal zijn - beter dan het toonaangevende op fysica gebaseerde model.

Hoofdauteur Tom Andersson, Data Scientist bij het BAS AI Lab en gefinancierd door The Alan Turing Institute, legt uit:"Het noordpoolgebied is een regio in de frontlinie van klimaatverandering en heeft de afgelopen 40 jaar een aanzienlijke opwarming gekend. IceNet heeft het potentieel om een ​​dringende leemte op te vullen in het voorspellen van zee-ijs voor inspanningen op het gebied van duurzaamheid in het Noordpoolgebied en werkt duizenden keren sneller dan traditioneel methoden."

Dr. Scott Hosking, Hoofdonderzoeker, Co-leider van het BAS AI Lab en Senior Research Fellow bij het Alan Turing Institute, zegt:"Ik ben verheugd om te zien hoe AI ons doet nadenken over hoe we milieuonderzoek doen. Ons nieuwe raamwerk voor het voorspellen van zee-ijs combineert gegevens van satellietsensoren met de output van klimaatmodellen op manieren die traditionele systemen simpelweg niet konden bereiken."

In tegenstelling tot conventionele voorspellingssystemen die proberen om de wetten van de fysica direct te modelleren, de auteurs ontwierpen IceNet op basis van een concept dat deep learning wordt genoemd. Door deze aanpak, het model 'leert' hoe zee-ijs verandert van duizenden jaren klimaatsimulatiegegevens, samen met tientallen jaren aan observatiegegevens om de omvang van de Arctische zee-ijsmaanden in de toekomst te voorspellen.

Tom Andersson concludeert:"Nu hebben we aangetoond dat AI nauwkeurig zee-ijs kan voorspellen, ons volgende doel is om een ​​dagelijkse versie van het model te ontwikkelen en deze in realtime openbaar te maken, net als weersvoorspellingen. Dit zou kunnen werken als een vroegtijdig waarschuwingssysteem voor risico's die gepaard gaan met snel verlies van zee-ijs."