由威尼斯卡福斯卡里大学和加州大学尔湾分校的尼科洛·马费佐利领导的团队开发了一种名为IceBoost的全球AI模型，用于计算冰川冰厚度分布。该研究结果发表在《地球科学模型开发》杂志上。预计该模型将成为研究未来冰川融化情景和预测海平面上升的关键工具。
IceBoost模型结合了基于厚度测量和39个特征（包括冰速和温度场）训练的决策树算法。根据马费佐利的说法，该模型比传统模型误差降低30-40%，尤其是在极地地区。该AI模型利用广泛的观测数据与机器学习算法相结合。
精确的冰厚度估计对于极地地区以及格陵兰岛和南极洲的边缘地区至关重要，可用于模拟冰流和预测海平面上升。到2025年底，研究人员计划发布两个总计50万张冰厚度地图的数据集，这标志着在更好地理解和预测冰川影响方面迈出了重要一步。该倡议与2025年国际冰川保护年和联合国宣布的冰冻圈科学行动十年（2025-2034年）相一致。