由威尼斯卡福斯卡里大學和加州大學爾灣分校的尼科洛·馬費佐利領導的團隊開發了一種名為IceBoost的全球AI模型，用於計算冰川冰厚度分佈。該研究結果發表在《地球科學模型開發》雜誌上。預計該模型將成為研究未來冰川融化情景和預測海平面上升的關鍵工具。
IceBoost模型結合了基於厚度測量和39個特徵（包括冰速和溫度場）訓練的決策樹演算法。根據馬費佐利的說法，該模型比傳統模型誤差降低30-40%，尤其是在極地地區。該AI模型利用廣泛的觀測數據與機器學習演算法相結合。
精確的冰厚度估計對於極地地區以及格陵蘭島和南極洲的邊緣地區至關重要，可用於模擬冰流和預測海平面上升。到2025年底，研究人員計劃發布兩個總計50萬張冰厚度地圖的數據集，這標誌著在更好地理解和預測冰川影響方面邁出了重要一步。該倡議與2025年國際冰川保護年和聯合國宣布的冰凍圈科學行動十年（2025-2034年）相一致。