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Milagro de la inteligencia artificial: ¿Cuánto del hielo del Norte se derretirá?

معجزه هوش مصنوعی: چه مقدار از یخ‌های شمالگان ذوب خواهد شد؟

En las últimas semanas de este verano, con el agua tibia llegando a los bordes del hielo helado del Océano Ártico, el hielo flotante en estas aguas alcanzó su nivel más bajo este año.

Este no fue el nivel más bajo de hielo registrado. Para 2020, el área mínima de hielo en el Océano Ártico alcanzó los 3,74 millones de kilómetros cuadrados y estaba a punto de batir récords. Este año, el área de hielo es de menos de 5 millones de kilómetros cuadrados, que se encuentra entre las diez áreas de hielo más bajas desde 1979 (el año en que los satélites comenzaron a registrar el área de hielo). El hecho de que el área de hielo no se quedara por debajo de este número fue una sorpresa, ya que a principios del verano la superficie del hielo rompió el récord del área más baja registrada para ese tiempo.

Parte de la sorpresa es que las estadísticas actuales, y los instrumentos basados ​​en la física, solo pueden predecir la extensión de la superficie del hielo durante unas pocas semanas, y los pronósticos a largo plazo son inexactos. Ahora de acuerdo Reporte Un grupo de investigadores de la revista Comunicación de la naturaleza, Una nueva herramienta basada en inteligencia artificial para predecir el área del hielo marino, promete aumentar esta precisión y puede realizar sus análisis con relativa rapidez.

Según Tom Andersson, científico de datos del Laboratorio de Inteligencia Artificial (BAS) de BAS, IceNet, el sistema de pronóstico de hielo marino de BAS, “tiene una precisión del 95% en la predicción del hielo marino durante un período de dos meses”. “Es más alto que el modelo SEAS5 pionero, basado en la física, y el doble de rápido “. Si bien SEAS5 tarda seis horas en hacer una predicción utilizando una supercomputadora, Easent puede hacer lo mismo en 10 segundos en una computadora portátil. Anderson y sus colegas también encontraron que Aisent tenía una capacidad sorprendente para predecir eventos de hielo excepcionales (registros altos y bajos inusuales) durante un período de cuatro meses.

El conocimiento de las condiciones del hielo marino es fundamental para monitorear los efectos del cambio climático. Si bien esto es especialmente importante a largo plazo, las predicciones de pronóstico avanzadas también tienen beneficios a corto plazo. Por ejemplo, esta herramienta podría brindar a los científicos una amplia oportunidad para evaluar y planificar los riesgos asociados con los incendios del Ártico o los conflictos de intereses entre los seres humanos y la vida silvestre. También proporciona a las comunidades indígenas los datos que necesitan para tomar decisiones ambientales y económicas.

Desde el comienzo de las grabaciones por satélite en 1979, la superficie helada del Océano Ártico ha ido disminuyendo constantemente en todas las estaciones. Los científicos han intentado durante décadas aumentar la precisión de las predicciones de la superficie del hielo, pero el éxito en esta área no ha sido un objetivo fácil. “Es realmente difícil predecir el hielo marino porque el hielo interactúa de formas complejas con la atmósfera superior y el océano inferior”, dice Anderson.

Las herramientas de predicción existentes traducen la física del Corán a un código informático para predecir los cambios futuros del hielo marino. Debido a las incertidumbres de los sistemas físicos que gobiernan el hielo del mar, estos modelos no pueden cumplir con las previsiones a largo plazo.

Usando el proceso de aprendizaje en profundidad, Anderson et al. Subieron datos de observación del hielo marino de 1979 a 2011, y simulaciones climáticas de 1850 a 2100 para ayudar a Eisent a descubrir cómo predecir las condiciones futuras del mar mediante el procesamiento de datos pasados.

Para determinar la precisión de los pronósticos, el equipo comparó los resultados de Aisent con los datos de observación de los niveles de hielo marino de 2012 a 2020, y el pronóstico SEAS5, una herramienta ampliamente utilizada por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Mediano Plazo. El Eisent fue un 2,9 por ciento más preciso que el SEAS5, marcando correctamente 360.000 kilómetros cuadrados sobre el nivel del mar con las etiquetas “hielo” y “sin hielo”.

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Comparación de las condiciones del hielo de Aisent (línea verde) y los datos de observación (línea negra) en septiembre.

Además, una fuerte caída en los niveles de hielo de verano en 2012 marcó un mínimo histórico en septiembre. Al procesar los datos de observación antes del evento, Eisent predijo este repentino descenso desde hace meses. SEAS5 también mostró signos de disminución en su producción, pero su pronóstico era cientos de miles de kilómetros cuadrados diferente de la realidad.

“Este es un paso importante en la predicción del hielo marino y mejora nuestra capacidad para predecir cosas que normalmente eran imposibles”, dice Anderson. “Al mismo tiempo, la velocidad de procesamiento se ha incrementado miles de veces”. Él cree que es posible que Eisent haya entendido mejor los procesos que determinan el hielo marino utilizando datos de observación, mientras que los modelos basados ​​en la física todavía tienen dificultades para comprender esta información.

“Las técnicas de aprendizaje automático solo han estado en el campo de la predicción durante algunos años,” lo han hecho muy bien durante este tiempo “.

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Los buenos pronósticos estacionales de hielo son importantes para evaluar el riesgo de incendios en el Ártico, que dependen en gran medida de la presencia de hielo marino, dijo Bott. “Saber dónde estará el hielo marino en la primavera puede ayudarlo a determinar dónde pueden estar los incendios; por ejemplo, en Siberia, tan pronto como el hielo está en la costa, la tierra puede calentarse rápidamente y preparar el escenario para “Proporcione una mala temporada de incendios”.

Cualquier mejora en el pronóstico del hielo marino puede contribuir a la planificación económica, de seguridad y ambiental en las comunidades del Norte nativo. Por ejemplo, cuando el hielo desaparece, decenas de miles de marsopas llegan a la costa para descansar. La intervención humana puede matar conejillos de indias y matarlos. Al predecir las heladas estacionales, los biólogos pueden detectar derretimientos rápidos y administrar los hábitats de los conejillos de indias con anticipación al restringir el acceso humano.

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Sin embargo, todavía existen limitaciones. Aisent predijo la ubicación de los bordes del hielo en septiembre con un 91% de precisión durante un período de cuatro meses. Pero este sistema, como todos los demás sistemas, no puede predecir el final del verano a intervalos más largos; Parte de la razón de esto es lo que los científicos llaman la “barrera de la predictibilidad del resorte”. Para predecir las condiciones del final del verano, es necesario conocer las condiciones del hielo al comienzo de la temporada de deshielo en primavera.

Otra limitación, según Mark Serreze, director del Centro Nacional de Datos de Hielo y Nieve en Boulder, Colorado, “es el hecho de que el clima está cambiando mucho”. Aunque el hielo marino parecía estar listo para romper el récord del hielo anual más bajo en julio, la tasa de derretimiento del hielo se desaceleró debido a las bajas temperaturas atmosféricas. “Sabemos que reacciona fuertemente a los patrones climáticos de verano, pero no podemos tener buenas previsiones meteorológicas. “El pronóstico del tiempo no es más de 10 días”.

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