По мере глобального потепления, ледяной покров Антарктиды тает, способствуя повышению уровня моря во всем мире. В Антарктиде содержится достаточное количество замерзшей воды, чтобы поднять глобальный уровень моря на 59 метров, поэтому точное прогнозирование того, как её ледяной щит будет двигаться и таять в настоящем и будущем, жизненно важно для защиты прибрежных районов.
Однако большинство климатических моделей с трудом справляются с точной симуляцией движения льда в Антарктике из-за нехватки данных и сложности взаимодействий между океаном, атмосферой и замерзшей поверхностью. Антарктический ледяной щит, крупнейшая масса льда на Земле, площадь которой почти вдвое превышает площадь Австралии, действует как губка для планеты, поддерживая стабильный уровень моря, сохраняя пресную воду в виде льда. Чтобы понять движение Антарктического ледяного щита, который с каждым годом сокращается все быстрее, существующие модели обычно полагаются на предположения о механическом поведении льда, полученные в ходе лабораторных экспериментов. Однако лед Антарктиды намного сложнее, чем то, что можно смоделировать в лаборатории. Лед, образовавшийся из морской воды, обладает иными свойствами, чем лед, образовавшийся из уплотненного снега, а ледяные щиты могут содержать большие трещины, воздушные карманы или другие неоднородности, влияющие на движение.
В новом исследовании ученые из Стэнфордского университета впервые использовали машинное обучение для анализа данных дистанционного зондирования с высоким разрешением о движении льда в Антарктике. Использование искусственного интеллекта для понимания климата раскрывает некоторые фундаментальные физические законы, управляющие крупномасштабными движениями Антарктического ледяного щита, и может помочь улучшить прогнозы относительно того, как континент будет меняться в будущем.
Профессор геофизики в Школе устойчивого развития им. Дорра при Стэнфордском университете Чинг-Яо Лай поясняет, что различия во льдах влияют на общее механическое поведение, так называемую конститутивную модель ледяного щита, способами, которые не учитываются в существующих моделях или в лабораторных условиях.
Вместо этого команда создала модель машинного обучения для анализа крупномасштабных движений и толщины льда, зарегистрированных с помощью спутниковых снимков и самолетных радаров в период с 2007 по 2018 год. Исследователи попросили модель сопоставить данные дистанционного зондирования и соблюсти несколько существующих законов физики, управляющих движением льда, используя её для вывода новых конститутивных моделей для описания вязкости льда — его сопротивления движению или течению.
Исследователи сосредоточились на пяти шельфовых ледниках Антарктиды – плавучих платформах льда, которые простираются над океаном от наземных ледников и сдерживают основную массу ледникового льда Антарктиды. Они обнаружили, что части шельфовых ледников, ближайшие к континенту, сжимаются, и конститутивные модели в этих областях достаточно согласуются с лабораторными экспериментами. Однако по мере удаления льда от континента его начинает вытягивать в море. Деформация приводит к тому, что лед в этой области имеет разные физические свойства в разных направлениях.
Первый автор исследования Йонджи Ванг сообщает, что большая часть шельфового ледника анизотропна. Зона сжатия – часть возле заземленного льда – составляет менее 5% шельфового ледника, а остальные 95% — это зона растяжения, которая не подчиняется тому же закону.
Точное понимание движения Антарктического ледяного щита будет становиться только более важным по мере повышения глобальной температуры – повышение уровня моря уже усиливает наводнения в низменных районах и на островах, ускоряет береговую эрозию и усугубляет ущерб от ураганов и других сильных штормов.
Авторы исследования пока точно не знают, что именно вызывает анизотропию зоны растяжения, но они намерены продолжать совершенствовать свой анализ с помощью дополнительных данных с Антарктического континента по мере их поступления. Исследователи также могут использовать эти результаты для понимания напряжений, которые могут вызвать разломы или откол айсбергов, или в качестве отправной точки для включения большей сложности в модели ледяных щитов.
Эта работа – первый шаг к созданию модели, которая более точно имитирует условия, с которыми мы можем столкнуться в будущем. Исследователи полагают, что объединение данных наблюдений и установленных физических законов с глубоким обучением можно использовать для выявления физики других природных процессов с обширными данными наблюдений. Они надеются, что их методы помогут сделать новые научные открытия и приведут к новому сотрудничеству с научным сообществом, изучающим Землю.
Лай подводит итог, что ученые пытаются показать, что действительно возможно использовать ИИ, чтобы узнать что-то новое. Этот подход по-прежнему должен быть ограничен некоторыми физическими законами, но этот комбинированный подход позволил ученым раскрыть физику льда за пределами того, что было известно ранее, и может действительно способствовать новому пониманию Земли и планетарных процессов в естественных условиях.