研究人員通過人工智能加速分析北極冰雪數(shù)據(jù)
馬里蘭大學(xué)巴爾的摩縣的研究人員開發(fā)了一種技術(shù)，可以更快地分析來自北極冰蓋的大量數(shù)據(jù)，以了解模式和趨勢。多年來，已經(jīng)收集了大量有關(guān)北極和南極冰的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于尋求了解氣候變化和當(dāng)前融化趨勢的科學(xué)家和決策者至關(guān)重要。
研究人員 Masoud Yari 和 Maryam Rahnemoonfar 利用新的人工智能技術(shù)開發(fā)了一種全自動技術(shù)來分析冰數(shù)據(jù)。他們在《冰川學(xué)雜志》上描述了這項技術(shù) 。他們的努力是 美國國家科學(xué)基金會正在進行的大數(shù)據(jù)項目的一部分。這些數(shù)據(jù)建立在堪薩斯大學(xué)約翰帕登開發(fā)的新圖像處理算法之上。
“很高興看到計算機修訂和機器學(xué)習(xí)之間的合作有助于預(yù)測冰層變化，”NSF 計算機和信息科學(xué)與工程理事會的項目主管 Sylvia Spengler 說。
幾十年來，研究人員一直密切跟蹤極地冰雪和土壤測量，但處理大量可用數(shù)據(jù)已被證明具有挑戰(zhàn)性。
根據(jù) Rahnemoonfar 的說法，“僅使用手動技術(shù)很難挖掘和理解雷達(dá)大數(shù)據(jù)。” 她和 Yari 正在開發(fā)的人工智能技術(shù)可用于更快地挖掘數(shù)據(jù)，以獲取有關(guān)冰蓋厚度和特定位置積雪水平趨勢的有用信息。
研究人員開發(fā)了一種算法，可以學(xué)習(xí)如何識別北極和南極數(shù)據(jù)中的物體和模式。AI 算法必須接觸數(shù)十萬個示例，才能學(xué)習(xí)如何識別重要元素和模式。Rahnemoonfar 和她的團隊使用標(biāo)記為不完整的現(xiàn)有北極數(shù)據(jù)來訓(xùn)練 AI 算法如何對新數(shù)據(jù)進行分類和理解。
該算法的訓(xùn)練尚未完成，因為它需要在多個傳感器和位置上進行擴展以創(chuàng)建更準(zhǔn)確的工具。然而，它已經(jīng)成功地開始自動化一個以前效率低下和勞動密集型的過程。
用于了解北極冰雪厚度的人工智能技術(shù)的快速擴展使科學(xué)家和研究人員能夠做出更快、更準(zhǔn)確的氣候預(yù)測。研究人員說，北極冰層融化的速度會影響海平面上升，如果科學(xué)家能夠更好地預(yù)測融化的嚴(yán)重程度，社會就可以更好地減輕海平面上升造成的危害。
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