Khi Bắc Cực Ấm Lên, Dự Báo AI Dựa Ra Xác Định Diện Tích Băng Biển Thay Đổi | MYTOUR

Buzz

Ngày cập nhật gần nhất: 15/3/2026

Nội dung bài viết

Khi Bắc Cực Ấm Lên, Dự Báo AI Dự Báo Phạm Vi Biến Động Băng Biển

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Sự ấm lên ở Bắc Cực đang làm biến động không thể dự đoán được băng biển, ảnh hưởng đến động vật hoang dã và cộng đồng địa phương.
- Các nhà khoa học đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán chính xác hơn về sự phân bố băng biển, thay thế các mô hình dựa trên vật lý kém hiệu quả hơn do biến đổi khí hậu nhanh chóng.
- Mô hình AI như IceNet và các mạng thần kinh tích chập cho phép dự đoán băng biển với độ phân giải cao hơn, hỗ trợ các ngành hàng hải và các cộng đồng bản địa.

Khi Bắc Cực Ấm Lên, Dự Báo AI Dự Báo Phạm Vi Biến Động Băng Biển

Trong nhiều thế hệ, những cư dân ở Bắc Cực đã dựa vào băng biển mùa vụ, mà nở và rút đi trong suốt năm. Gấu Bắc Cực và động vật biển phụ thuộc vào nó như một nơi săn mồi và nghỉ ngơi; những người bản địa câu cá từ các khe mở trong băng được biết đến là polynyas và sử dụng các tuyến đường trên băng để đi lại từ nơi này đến nơi khác. Nhưng không khí và nước ở Bắc Cực đã ấm lên ba lần nhanh hơn so với phần còn lại của hành tinh kể từ năm 1971, theo báo cáo tháng 5 năm 2021 của Hội đồng Bắc Cực, và sự ấm lên này đang làm cho băng biển mở rộng và co lại một cách không dự đoán được.

Một số nhà khoa học và công ty nghiên cứu hiện đang triển khai các công cụ được động lực bởi trí tuệ nhân tạo để cung cấp dự báo chính xác và kịp thời hơn về những phần nào của Đại Tây Dương Bắc sẽ được bao phủ bởi băng biển, và khi nào. Các thuật toán AI bổ sung cho các mô hình hiện tại sử dụng vật lý để hiểu biết về những gì đang diễn ra tại bề mặt đại dương, một khu vực động đất nơi dòng dưới lạnh gặp gió mạnh tạo nên các tảo băng nổi. Thông tin này đang trở nên ngày càng quan trọng đối với các thành viên bộ tộc ở Bắc Cực, người đánh cá thương mại ở những nơi như Alaska và các công ty vận tải biển toàn cầu quan tâm đến việc đi ngắn đường qua những khu vực mở nước.

Leslie Canavera, Giám đốc điều hành của Polarctic, một công ty tư vấn khoa học có trụ sở tại Lorton, Virginia, đã phát triển mô hình dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo, nói rằng tốc độ không chắc chắn của biến đổi khí hậu đang làm cho các mô hình hiện tại của băng biển trở nên ít chính xác hơn. Điều này là vì chúng dựa trên các quy trình môi trường đang thay đổi nhanh chóng.

undefined

“Chúng ta không có một sự hiểu biết tốt về biến đổi khí hậu và điều gì đang diễn ra trong hệ thống [Arctic],” nói Canavera, người là thành viên bộ tộc Yup’ik và lớn lên ở Alaska. “Chúng ta có mô hình thống kê, nhưng sau đó bạn đang nhìn vào nhiều trung bình hơn. Sau đó, bạn có trí tuệ nhân tạo, nơi nó có thể nhìn thấy xu hướng trong hệ thống và học hỏi.”

Các mô hình hiện tại dựa trên vật lý thu thập hàng trăm năm hồ sơ khoa học về điều kiện băng, điều kiện khí tượng hiện tại, tốc độ và vị trí dòng phương Bắc, lượng mây che phủ, và nhiệt độ của đại dương. Các mô hình sử dụng dữ liệu đó để ước lượng phủ băng tương lai. Nhưng việc tính toán số liệu này đòi hỏi lượng lớn công suất máy tính và mất một vài giờ hoặc ngày để tạo ra một dự báo bằng các chương trình thông thường.

Trong khi trí tuệ nhân tạo cũng yêu cầu dữ liệu phức tạp và nhiều công suất tính toán ban đầu, khi một thuật toán được đào tạo trên lượng và loại dữ liệu đúng, nó có thể phát hiện ra các mô hình trong điều kiện khí hậu nhanh hơn so với các mô hình dựa trên vật lý, theo Thomas Anderson, một nhà khoa học dữ liệu tại British Antarctic Survey đã phát triển một dự báo băng nhân tạo gọi là IceNet. “Các phương pháp trí tuệ nhân tạo có thể chạy hàng nghìn lần nhanh hơn, như chúng tôi đã thấy trong mô hình của chúng tôi, IceNet,” Anderson nói. “Và chúng cũng tự động học. Trí tuệ nhân tạo không thông minh hơn. Nó không thay thế các mô hình dựa trên vật lý. Tôi nghĩ tương lai là sử dụng cả hai nguồn thông tin.”

Anderson và đồng nghiệp của ông đã công bố mô hình dự báo băng biển mới của họ vào tháng 8 trong tạp chí Nature Communications. IceNet sử dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo được gọi là deep learning (cũng được sử dụng để tự động hóa việc phát hiện gian lận thẻ tín dụng, điều khiển ô tô tự lái và vận hành trợ lý số cá nhân) để đào tạo bản thân để cung cấp dự báo 6 tháng cho mỗi ô vuông 25 km trên toàn khu vực, dựa trên mô phỏng về khí hậu Arctic giữa các năm 1850 đến 2100 và dữ liệu quan sát thực tế ghi lại từ năm 1979 đến 2011. Khi mô hình đã được đào tạo và được cung cấp điều kiện khí tượng và đại dương hiện tại, IceNet đã vượt qua một mô hình dựa trên vật lý hàng đầu trong việc tạo ra dự báo mùa về sự có mặt hoặc vắng mặt của băng biển trong mỗi ô vuông, đặc biệt là trong mùa hè, khi băng thường trải qua một quá trình rút đi hàng năm, theo nghiên cứu của Nature.

Một đội ngũ khoa học riêng tại Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory đã phát triển một mô hình dự báo sử dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo gọi là mạng thần kinh tích chập để xem xét hình ảnh vệ tinh của bề mặt đại dương và đưa ra dự đoán về tốc độ tạo băng trong tuần tới. Mạng thần kinh có khả năng sắp xếp các pixel số nhanh chóng hơn so với con người và được sử dụng trong các thuật toán nhận diện khuôn mặt, ví dụ. Mô hình JHUAPL sử dụng hình ảnh vệ tinh số và kết hợp chúng với dữ liệu khí tượng được thu thập trên mặt đất cùng một lúc , theo Christine Piatko, một nhà nghiên cứu cấp cao tại phòng thí nghiệm và người điều tra chính dự án.

Hiện nay, các dự báo viên tại Trung tâm Băng Quốc gia Hoa Kỳ tại Colorado biên soạn các dự báo băng Arctic hàng tuần bằng tay, phân tích hình ảnh được chụp bởi vệ tinh quay quanh và so sánh chúng với dữ liệu lịch sử. Nhưng phương pháp đó có thể không đủ tốt khi biển Arctic đang mất mát nhanh chóng tảo băng của mình. Thực tế, nó có thể hoàn toàn không có băng trong các tháng mùa hè vào năm 2050, theo ước lượng của một nhóm 21 cơ sở nghiên cứu được công bố vào năm 2020.

Việc mở rộng Biển Arctic có nghĩa là có thêm giao thông hàng hải, và có thêm tàu thì cần dự báo tốt hơn, Piatko nói. Cho đến nay, các mô hình dựa trên vật lý và ước lượng băng bị đáo thoáng đã đủ. Dự báo viên “chỉ cần dự báo cho vài con tàu hoặc cho những nhiệm vụ đặc biệt,” Piatko nói. “Nhưng với sự hoạt động tăng lên, bạn có thể tưởng tượng các tình huống khác nhau nơi họ có thể cần thông tin một cách nhanh chóng hơn. Chúng tôi đang cố gắng dự đoán nhu cầu đó.”

Canavera của Polarctic đang hợp tác với các quan chức Canada để phát triển dự báo băng cho cư dân thuộc lãnh thổ Nunavut, và phát triển sự hiểu biết tốt hơn về các khu vực nguồn thực phẩm quan trọng đang thay đổi do biến đổi khí hậu. Một dự án riêng gọi là SmartIce sử dụng dữ liệu từ các cảm biến nhỏ chạy bằng pin được cắm vào băng biển ghi lại cả nhiệt độ và độ dày băng, và thông tin đó có thể được sử dụng để hỗ trợ điều hướng và bảo vệ an toàn cho những người bản xứ.

Dự báo băng biển chỉ là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo khi các nhà khoa học cố gắng hiểu biết về biến đổi khí hậu. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo cũng có thể được triển khai để dự báo cung cấp điện, nhu cầu và lượng khí CO2 thải ra; tự động phát hiện rò rỉ metan; và thậm chí dự đoán sự cải thiện về hiệu suất năng lượng của văn phòng và ngôi nhà, theo một bài báo năm 2019 của một nhóm 22 nhà khoa học máy tính nổi tiếng được trình bày tại hội nghị trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới, được biết đến là NeurIPS.

Anderson và đồng nghiệp Icenet của ông đang nhắm đến việc nâng cao độ chính xác của mô hình IceNet để dự báo điều kiện băng biển với độ phân giải lớn hơn xuống đến các lưới chỉ còn vài trăm mét thay vì 25 km. Tuy nhiên, ông nói rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo không thể thay thế cho kiến thức thực tế trên đất liền của cư dân ven biển Arctic. “Không có gì vượt qua việc đứng ở bờ biển và nói, ‘Tôi không thể ra khỏi băng biển hôm nay, vì băng biển quá mỏng hoặc không có nền,’” ông nói. “Nhưng những dự đoán này có thể giúp mọi người có cái nhìn tổng quan về, okay, hướng di chuyển của băng trong khu vực xung quanh? Điều này đang điền vào một khoảng trống quan trọng và quan trọng, nơi các tiến bộ trong dự báo trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra sự khác biệt lớn.”

Cập nhật 11.3.2021 lúc 1:32 CH: Câu chuyện đã được cập nhật để sửa chú thích về SmartIce.

Những điều tuyệt vời khác từ MYTOUR

📩 Những thông tin mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi!
Máu, dối trá và một phòng thử nghiệm dược phẩm điều trị xấu đi
Age of Empires IV muốn giảng cho bạn một bài học
Các tiêu chuẩn đồ chơi tình dục mới để một số chi tiết nhạy cảm trượt qua
Điều gì mới trên chiếc MacBook Pro mới cuối cùng đúng đắn
Toán học của văn hóa hủy bỏ
👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
🎮 MYTOUR Games: Nhận những mẹo mới nhất, đánh giá và nhiều hơn nữa
✨ Tối ưu hóa cuộc sống tại nhà của bạn với những lựa chọn tốt nhất của đội ngũ Gear của chúng tôi, từ robot hút bụi đến nệm giá rẻ đến loa thông minh

Các câu hỏi thường gặp

Dự báo băng biển ở Bắc Cực được thực hiện như thế nào bằng trí tuệ nhân tạo?

Dự báo băng biển ở Bắc Cực hiện nay được thực hiện bằng cách sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo, cho phép phân tích dữ liệu khí hậu và điều kiện đại dương. Các mô hình này, như IceNet, học hỏi từ dữ liệu lịch sử để dự đoán sự biến động của băng biển với độ chính xác cao và nhanh chóng hơn so với các phương pháp truyền thống.

Tại sao việc dự đoán băng biển trở nên quan trọng đối với cư dân Bắc Cực?

Việc dự đoán băng biển là rất quan trọng đối với cư dân Bắc Cực vì nó giúp họ hiểu rõ hơn về các điều kiện môi trường mà họ sống. Điều này hỗ trợ trong việc tìm kiếm thực phẩm, di chuyển an toàn trên băng và bảo vệ sức khỏe của cộng đồng, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang diễn ra nhanh chóng.

Các công ty nào đang nghiên cứu về dự báo băng biển bằng AI và điều gì họ đang cố gắng đạt được?

Nhiều công ty nghiên cứu như Polarctic và Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory đang triển khai các mô hình dự báo băng biển bằng trí tuệ nhân tạo. Họ đang cố gắng cung cấp các dự báo chính xác hơn về tình trạng băng biển để hỗ trợ cư dân, ngư dân và ngành vận tải biển trong việc ra quyết định kịp thời.

Liệu các mô hình AI có thể thay thế các phương pháp dự đoán băng biển truyền thống không?

Không, các mô hình AI không thể hoàn toàn thay thế các phương pháp dự đoán băng biển truyền thống. Thay vào đó, chúng được coi là một công cụ bổ sung, giúp cải thiện độ chính xác của dự đoán khi kết hợp với kiến thức từ các mô hình vật lý và kinh nghiệm thực tế của cư dân địa phương.

Những thách thức nào mà các nhà khoa học đang gặp phải trong việc dự đoán băng biển ở Bắc Cực?

Các nhà khoa học đang gặp nhiều thách thức trong việc dự đoán băng biển ở Bắc Cực, bao gồm tốc độ biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng và sự thay đổi nhanh chóng trong các điều kiện môi trường. Điều này khiến các mô hình hiện tại trở nên kém chính xác, đòi hỏi sự cải tiến liên tục và phát triển các mô hình mới dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Nội dung từ Mytour nhằm chăm sóc khách hàng và khuyến khích du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không áp dụng cho mục đích khác.

Nếu bài viết sai sót hoặc không phù hợp, vui lòng liên hệ qua Zalo: 0978812412 hoặc Email: [email protected]