ヴェネツィアのCa' Foscari大学とカリフォルニア大学アーバイン校のNiccolò Maffezzoliが率いるチームは、氷河の氷厚分布を計算するためのグローバルAIモデルであるIceBoostを開発しました。この調査結果は、Geoscientific Model Developmentに掲載されました。このモデルは、将来の氷河融解シナリオを研究し、海面上昇を予測するための重要なツールになると期待されています。
IceBoostモデルは、氷の速度や温度場など、厚さの測定値と39の特性に基づいてトレーニングされた決定木アルゴリズムを組み合わせたものです。Maffezzoliによると、このモデルは、特に極地地域において、従来のモデルよりも30〜40％低いエラーを示しています。AIモデルは、機械学習アルゴリズムと組み合わせて、広範な観測データを活用しています。
正確な氷厚の推定は、氷の流れをモデル化し、海面上昇を予測するために、極地地域およびグリーンランドと南極の縁辺部で非常に重要です。研究者らは、2025年末までに、合計50万枚の氷厚マップを含む2つのデータセットを公開することを目指しており、氷河の影響をより良く理解し、予測するための重要な一歩となります。このイニシアチブは、2025年の氷河保全国際年と、国連が宣言したクライオスフェア科学のための行動の10年（2025〜2034年）に沿ったものです。