В новом отчете Европейского космического агентства (ESA) описывается, как эксперты скоро будут использовать искусственный интеллект для картирования состояния морского льда. Технология обеспечит быструю и точную информацию о морском льде для повышения эффективности и безопасности морских операций в Арктике.
Поскольку Арктика нагревается со скоростью, в два раза превышающей средние мировые, продолжающиеся изменения в морском льду в регионе являются экстремальными и часто непредсказуемыми. Крайне важно, чтобы карты состояния морского льда и прогнозы были точными для безопасной навигации и лучшего планирования, особенно в Арктике.
В течение многих лет эксперты вручную наносили на карту ледовые условия с помощью спутниковых данных, но обширная территория Арктики делает эту утомительную и медленную работу. Ученые выявили острую необходимость в автоматических наблюдениях за льдом, которые могут быть интегрированы в модели прогноза льда.
В целях обеспечения актуальности и актуальности данных по арктическому морскому льду Датский метеорологический институт (DMI) и Технический университет Дании инициировали проект «Автоматическая морская ледовая продукция (ASIP)».
Цель исследования, финансируемого Инновационным фондом Дании, состоит в том, чтобы создать автоматическую службу морского льда, которая может предоставлять подробную информацию более оперативно.
ASIP объединит изображения Copernicus Sentinel-1 с другими спутниковыми данными, чтобы устранить любые неопределенности, которые могут возникнуть на изображениях SAR при различных условиях океана, таких как сильный ветер.
Согласно отчету ESA, ASIP использует «сверточную нейросетевую систему», которая была обучена с большими наборами данных ледяной карты для автоматической генерации ледовых карт.
«ASIP предоставит пользователям отличную возможность получить обновленную карту продуктов морского льда. В настоящее время мы прилагаем все усилия, чтобы добиться этого в производстве и проверить его как с экспертами по льду, так и с пользователями », — сказал Дэвид Малмгрен-Хансен, эксперт по машинному обучению в DTU Compute.
Исследование было представлено Малмгреном-Хансеном на недельном мероприятии в этом году, которое было сосредоточено на наблюдении Земли и FutureEO.
