Группа под руководством Никколо Маффеццоли из Университета Ка' Фоскари в Венеции и Калифорнийского университета в Ирвайне разработала IceBoost, глобальную модель ИИ для расчета распределения толщины ледникового льда. Результаты были опубликованы в Geoscientific Model Development. Ожидается, что эта модель станет ключевым инструментом для изучения будущих сценариев таяния ледников и прогнозирования повышения уровня моря.
Модель IceBoost сочетает в себе алгоритмы дерева решений, обученные на измерениях толщины и 39 признаках, включая скорость льда и температурные поля. По словам Маффеццоли, модель демонстрирует на 30-40% меньшие ошибки, чем традиционные модели, особенно в полярных регионах. Модель ИИ использует обширные наблюдательные данные в сочетании с алгоритмами машинного обучения.
Точные оценки толщины льда имеют решающее значение в полярных регионах и на окраинах Гренландии и Антарктиды для моделирования потока льда и прогнозирования повышения уровня моря. К концу 2025 года исследователи планируют выпустить два набора данных общим объемом полмиллиона карт толщины льда, что станет важным шагом на пути к лучшему пониманию и прогнозированию ледниковых воздействий. Эта инициатива соответствует Международному году сохранения ледников в 2025 году и Десятилетию действий в области криосферных наук (2025–2034 годы), объявленному Организацией Объединенных Наций.