Araştırmacılar, yapay zeka aracılığıyla Arktik buz ve kar verilerinin analizini hızlandırıyor
Baltimore County, Maryland Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kalıplar ve eğilimler hakkında bilgi edinmek için Arktik buz tabakalarından elde edilen kapsamlı verilerin daha hızlı analizi için bir teknik geliştirdiler.
Yıllar boyunca, Kuzey Kutbu ve Antarktika buzu hakkında çok miktarda veri toplandı. Bu veriler, iklim değişikliğini ve mevcut erime eğilimini anlamaya çalışan bilim adamları ve politika yapıcılar için çok önemlidir.
Araştırmacılar Masoud Yari ve Maryam Rahnemoonfar, buz verilerini analiz etmek için tam otomatik bir teknik geliştirmek üzere yeni AI teknolojisini kullandılar. Teknolojiyi anlatıyorlar Buzulbilim Dergisi. Onların çaba parçasıdır ABD Ulusal Bilim Vakfıdevam eden BigData projesi. Veriler, Kansas Üniversitesi’nde John Paden tarafından geliştirilen yeni görüntü işleme algoritmalarına dayanıyor.
NSF’nin Bilgisayar ve Bilişim Bilimi ve Mühendisliği Müdürlüğü program direktörü Sylvia Spengler, “Buz değişikliklerini tahmin etmeye yardımcı olmak için bilgisayarla görme ve makine öğrenimi arasındaki işbirliğini görmek harika,” dedi.
Onlarca yıldır araştırmacılar kutup buzu, kar ve toprak ölçümlerini yakından takip ettiler, ancak büyük hacimli mevcut verileri işlemenin zorlu olduğu kanıtlandı.
Rahnemoonfar’a göre, “Radar büyük verilerini yalnızca manuel teknikler kullanarak araştırmak ve anlamak çok zor.” Onun ve Yari’nin geliştirmekte olduğu yapay zeka teknikleri, verileri daha hızlı bir şekilde araştırmak, buz tabakalarının kalınlığı ve belirli bir konumdaki kar birikimi düzeyi ile ilgili eğilimler hakkında yararlı bilgiler elde etmek için kullanılabilir.
Araştırmacılar, Kuzey Kutbu ve Antarktika verilerindeki nesneleri ve kalıpları nasıl tanımlayacaklarını öğrenen bir algoritma geliştirdiler. Bir yapay zeka algoritmasının, önemli öğeleri ve kalıpları nasıl tanımlayacağını öğrenmek için yüzbinlerce örneğe maruz kalması gerekir. Rahnemoonfar ve ekibi, yapay zeka algoritmasını yeni verileri nasıl kategorize edeceğini ve anlayacağını eğitmek için eksik olarak etiketlenmiş mevcut Arctic verilerini kullandı.
Algoritmanın eğitimi henüz tamamlanmadı, çünkü daha doğru bir araç oluşturmak için birden çok sensör ve konuma göre ölçeklendirilmesi gerekecek. Ancak, daha önce verimsiz ve emek yoğun olan bir süreci başarıyla otomatikleştirmeye başladı bile.
Yapay zeka teknolojisinin Kuzey Kutbu’ndaki buz ve kar kalınlığını anlamak için hızla yaygınlaşması, bilim insanlarının ve araştırmacıların daha hızlı ve daha doğru iklim tahminleri yapmasına olanak tanıyor. Araştırmacılar, Kuzey Kutbu buzunun erime hızının deniz seviyesinin yükselmesini etkilediğini ve bilim adamlarının erimenin şiddetini daha iyi tahmin edebilmeleri durumunda, toplumun deniz seviyesinin yükselmesinin neden olduğu zararı daha iyi azaltabileceğini söylüyor.