Национальный научный фонд США (NSF) выделил грант в размере $600 000 двум учёным-информатикам из Университета Монтаны — ассистент-профессору Джейкобу Даунсу и ассоциированному профессору Дагу Бринкерхоффу — для разработки ИИ-моделей, которые помогут точнее прогнозировать таяние ледникового щита Гренландии и связанный с этим подъём уровня Мирового океана. Проект объединяет передовые методы машинного обучения с данными спутникового наблюдения для решения одной из ключевых задач современной климатологии.
Основное внимание исследователей сосредоточено на леднике Хелхейм в юго-восточной Гренландии — одном из самых динамичных ледников планеты. За последние годы Хелхейм неоднократно менял скорость движения, ускоряясь и замедляясь на 40%, — от 4 до 6 километров в год. Существующие физические модели не могут объяснить эти сезонные колебания и прогнозировать частоту образования айсбергов при отколе от ледника. Именно эту проблему призваны решить нейронные сети, обученные на исторических данных наблюдений.
«Нейронные сети лежат в основе повседневных ИИ-инструментов вроде ChatGPT, но в нашей работе мы используем их для обнаружения закономерностей в сложных климатических и спутниковых данных, которые традиционные физические модели не способны уловить», — объяснил Джейкоб Даунс. Его коллега Даг Бринкерхофф добавил: «Обучаясь на доступных наблюдениях и при этом соблюдая известные физические ограничения, этот подход призван снизить неопределённость в прогнозах скольжения ледников и откола айсбергов».
Проект вырос из многолетнего сотрудничества команды Университета Монтаны с исследователями Дартмутского колледжа. Одна из главных сложностей заключается в том, что прямые наблюдения под ледниковым щитом Гренландии крайне ограничены — учёные не могут заглянуть под многокилометровую толщу льда. ИИ-модели позволяют связать поверхностные спутниковые данные с глубинными процессами, которые невозможно наблюдать напрямую, и таким образом построить более надёжные прогнозы на столетие вперёд.
«Нам приходится считаться с повышением уровня моря, и попытки игнорировать проблему не изменят реальности происходящего», — подчеркнул Даунс. Гренландский ледниковый щит содержит достаточно льда, чтобы поднять уровень Мирового океана примерно на 7 метров при полном таянии. Даже частичная потеря ледникового покрова угрожает прибрежным городам и инфраструктуре по всему миру, поэтому точность прогнозов имеет критическое значение для планирования адаптационных мер.
В рамках проекта команда также проведёт третий сезон Летней школы гляциологии и машинного обучения при Университете Монтаны — интенсивную программу в исследовательском центре Тафт-Николсон в долине Сентенниал, которая собирает аспирантов и молодых учёных для практического обучения применению машинного обучения в гляциологии. Этот образовательный компонент призван подготовить новое поколение специалистов, способных сочетать климатическую науку с возможностями искусственного интеллекта.
