AI赋能海冰预测：应对快速变化北极的未来之道

2019年10月，一支国际科考队在北极将科考船故意冻于冰封之中，旨在深入研究海冰。然而，随着气候变化加速，传统海冰预测方法面临挑战，尤其是在预测精度和响应速度上。到2050年，北极夏季可能出现无冰状态，这不仅影响生态，也促使航运量增加，对精确的海冰预测提出了更高要求。

在此背景下，人工智能（AI）正崭露头角。PolArctic公司的CEO Leslie Canavera指出，AI和机器学习模型能够基于海洋学科学，学习复杂的系统和趋势，从而实现比传统物理和统计模型更准确的预测。传统模型依赖于物理学和历史数据，但在气候变化下，历史模式不再适用，物理模型也因需要简化而存在“模糊性”和对细微过程（如积雪覆盖）的近似处理，限制了其精度。

AI的优势在于其能够处理海量数据，并在更小的尺度上进行预测，精确到特定地点和时间。例如，AI已成功预测了航道的开放时间，其精度达到了日级别。英国南极调查局的Tom Anderson团队开发的IceNet模型，能在数千倍于传统超级计算机的速度下，实现比主流物理模型更优的长期海冰预测，且能在笔记本电脑上运行。

尽管AI预测在“黑箱”问题上（即模型决策过程不透明）存在挑战，可解释AI（XAI）正在兴起以解决此问题。同时，将AI与长期的物理统计模型相结合，被认为是提升海冰预测能力的最有效途径。此外，结合原住民的传统知识，为AI模型提供数据基础，也为海冰预测带来了新的维度和潜力。

查看消息来源