人工智能帮助预测北极海冰损失

一种新的 AI(人工智能)工具将使科学家能够更准确地预测未来几个月的北极海冰状况。改进后的预测可以支持新的预警系统，以保护北极野生动物和沿海社区免受海冰损失的影响。

本周发表在《自然通讯》杂志上，由英国南极调查局 (BAS) 和艾伦图灵研究所领导的国际研究团队描述了人工智能系统 IceNet 如何应对为未来季节提供准确的北极海冰预测的挑战——几十年来科学家们一直在逃避的事情。

海冰是出现在北极和南极的巨大冰冻海水层，由于其与上方大气和下方海洋的复杂关系而难以预测。海冰对温度升高的敏感性导致夏季北极海冰面积在过去 40 年中减少了一半，相当于损失了大约 25 倍英国面积的面积。这些加速的变化对我们的气候、北极生态系统以及生计与季节性海冰循环有关的土著和当地社区产生了巨大的影响。

人工智能预测工具 IceNet 在预测海冰是否会提前两个月出现方面的准确率接近 95%——优于领先的基于物理的模型。

主要作者、BAS 人工智能实验室数据科学家、艾伦图灵研究所资助的汤姆安德森解释说：“北极是气候变化前沿的地区，在过去 40 年里经历了大幅变暖。IceNet 有潜力填补了为北极可持续发展努力预测海冰方面的紧迫空白，其运行速度比传统方法快数千倍。”

首席研究员、BAS 人工智能实验室联合负责人兼艾伦图灵研究所高级研究员 Scott Hosking 博士说：“我很高兴看到人工智能如何让我们重新思考我们如何进行环境研究。我们的新海洋冰预测框架以传统系统根本无法实现的方式将来自卫星传感器的数据与气候模型的输出融合在一起。”

与试图直接模拟物理定律的传统预测系统不同，作者基于称为深度学习的概念设计了 IceNet。通过这种方法，该模型可以从数千年的气候模拟数据以及数十年的观测数据中“学习”海冰如何变化，以预测未来几个月北极海冰的范围。

Tom Andersson 总结道：“现在我们已经证明 AI 可以准确预测海冰，我们的下一个目标是开发模型的每日版本并让它实时公开运行，就像天气预报一样。这可以作为一个早期预警系统与快速海冰损失的风险“。

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