Sebuah tim yang dipimpin oleh Niccolò Maffezzoli dari Universitas Ca' Foscari Venesia dan Universitas California, Irvine, telah mengembangkan IceBoost, sebuah model AI global untuk menghitung distribusi ketebalan es gletser. Temuan ini diterbitkan dalam Geoscientific Model Development. Model ini diharapkan menjadi alat utama untuk mempelajari skenario pencairan gletser di masa depan dan memprediksi kenaikan permukaan laut.
Model IceBoost menggabungkan algoritma pohon keputusan yang dilatih pada pengukuran ketebalan dan 39 fitur, termasuk kecepatan es dan bidang suhu. Menurut Maffezzoli, model ini menunjukkan kesalahan 30-40% lebih rendah daripada model tradisional, terutama di wilayah kutub. Model AI ini memanfaatkan data observasi ekstensif bersama dengan algoritma pembelajaran mesin.
Perkiraan ketebalan es yang akurat sangat penting di wilayah kutub dan tepi Greenland dan Antartika untuk memodelkan aliran es dan memproyeksikan kenaikan permukaan laut. Pada akhir tahun 2025, para peneliti bertujuan untuk merilis dua set data dengan total setengah juta peta ketebalan es, menandai langkah signifikan menuju pemahaman dan prediksi dampak glasial yang lebih baik. Inisiatif ini selaras dengan Tahun Internasional Pelestarian Gletser pada tahun 2025 dan Dekade Aksi untuk Ilmu Kriosfer (2025 – 2034) yang dideklarasikan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa.