AIが南極氷床のダイナミクスを解明、既存の気候モデルに挑戦

スタンフォード大学の研究者たちは、機械学習を利用して南極の氷の動きの衛星データを分析し、氷床の大規模な動きを支配する基本的な物理学を明らかにしました。 *Science*に掲載されたこの研究は、データがまばらで複雑な相互作用があるため、南極の氷を正確にシミュレートするのに苦労している既存の気候モデルに挑戦しています。 AIモデルは、2007年から2018年までの氷の厚さと動きを分析し、氷の粘度を記述するための新しいモデルを導き出しました。 研究者たちは、大陸に近い氷床が圧縮されており、実験室での実験と一貫した挙動を示すことを発見しました。 ただし、大陸から遠い氷は歪みを受け、異方性を示します。つまり、物理的特性が方向によって異なります。 氷床の95％に影響を与えるこの異方性は、均一な物理的特性を想定する現在のモデルでは捉えられていません。 この調査結果は、南極の氷の融解による海面上昇の予測を改善するために非常に重要です。 研究者たちは、観測データ、物理法則、深層学習を組み合わせたこのアプローチを、地球科学の他の課題にも適用できることを示唆しています。