Un outil d’IA aidera à prédire la perte de «glace de mer» dans la région arctique

Un Outil D'ia Aidera à Prédire La Perte De «glace

Une nouvelle application de l’intelligence artificielle (IA) promet d’aider à anticiper la perte de la soi-disant « mer de glace » dans la région arctique, selon une nouvelle étude publiée dans la revue. Communication Nature par des scientifiques de l’Institut Alan Turing et de la British Antarctic Research (BAS).

Appelé « IceNet », l’outil utilise l’IA pour prédire – avec une précision de 95 % – le volume de perte possible de glace de mer (également appelée « glace terrestre » ou « banc de glace »), jusqu’à deux mois à l’avance. . L’idée est d’aider les scientifiques à faire des projections climatiques plus précises car, aujourd’hui, ce type d’analyse est encore relativement mystérieux.

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Lors de tests, l’outil d’intelligence artificielle « IceNet » a réussi à anticiper la perte de banquise avec une précision de 95 %, et doit désormais être implémenté dans un modèle de prévision climatique quotidienne. Image : Enquête/divulgation de l’Atlantique britannique

La « mer de glace » est considérée comme la couche d’eau salée gelée dans les régions arctiques et antarctiques de notre planète. De grande taille, cette couche est notoirement difficile à analyser en raison de sa relation complexe avec l’atmosphère et l’océan. Cette couche a toujours connu des fluctuations de température imprévisibles, mais en raison du réchauffement climatique, une augmentation généralisée de celle-ci dans les eaux océaniques a entraîné une réduction de moitié de la banquise au cours des 40 dernières années.

En termes proportionnels, imaginez perdre une zone 25 fois plus grande que le Royaume-Uni.

« L’Arctique est la région bien en avance sur le changement climatique et a subi un réchauffement important au cours des quatre dernières décennies », a déclaré Tom Andersson, scientifique des données au laboratoire d’IA du BAS et auteur principal de l’étude. « IceNet a le potentiel de combler un vide urgent dans la mesure du climat de la banquise à l’appui des efforts de durabilité de l’Arctique en exécutant [simulações] des milliers de fois plus rapide que les méthodes traditionnelles ».

Actuellement, les mesures climatiques cherchent à appliquer les lois de la physique aux enregistrements des changements passés de la glace de mer. Bien qu’il s’agisse du format le plus traditionnel, les résultats de cette analyse ne sont pas très précis.

Ce qu’IceNet fait, c’est appliquer un concept que les scientifiques ont appelé « l’apprentissage en profondeur” (“deep learning”, dans la traduction littérale). Il fonctionne de manière très similaire au déjà connu apprentissage automatique, dans le sens où les scientifiques alimentent la base de données de l’outil d’IA avec des enregistrements de cette perte de glace de mer, et il « apprend » comment cette mer change au fil des ans. Ainsi, il établit des normes qui peuvent dicter les changements qui auront lieu à l’avenir.

« Nous avons déjà démontré que l’IA peut prédire avec précision les changements dans la banquise, notre prochain objectif est donc d’en développer une version« quotidienne » afin que le modèle fonctionne publiquement en temps réel, tout comme les prévisions météorologiques que vous voyez pour Ouch. Nous pouvons donc créer un système d’alerte précoce en cas de perte rapide de banquise », a déclaré Anderson.

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