Uma equipe liderada por Niccolò Maffezzoli da Universidade Ca' Foscari de Veneza e da Universidade da Califórnia, Irvine, desenvolveu o IceBoost, um modelo global de IA para calcular a distribuição da espessura do gelo glacial. As descobertas foram publicadas no Geoscientific Model Development. Espera-se que este modelo seja uma ferramenta fundamental para estudar futuros cenários de derretimento de geleiras e prever o aumento do nível do mar.
O modelo IceBoost combina algoritmos de árvore de decisão treinados em medições de espessura e 39 características, incluindo velocidade do gelo e campos de temperatura. De acordo com Maffezzoli, o modelo demonstra erros 30-40% menores do que os modelos tradicionais, especialmente nas regiões polares. O modelo de IA aproveita extensos dados observacionais em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina.
Estimativas precisas da espessura do gelo são cruciais nas regiões polares e nas margens da Groenlândia e da Antártica para modelar o fluxo de gelo e projetar o aumento do nível do mar. Até o final de 2025, os pesquisadores pretendem lançar dois conjuntos de dados totalizando meio milhão de mapas de espessura do gelo, marcando um passo significativo para uma melhor compreensão e previsão dos impactos glaciais. Esta iniciativa está alinhada com o Ano Internacional da Preservação das Geleiras em 2025 e a Década de Ação para as Ciências da Criosfera (2025 – 2034) declarada pelas Nações Unidas.