Une nouvelle carte a révélé le paysage sous la surface glacée de l'Antarctique avec un niveau de détail sans précédent, un développement qui, selon les scientifiques, pourrait considérablement améliorer la compréhension de ce continent gelé. Les chercheurs ont utilisé des données satellitaires et les lois physiques régissant le mouvement des glaciers de l'Antarctique pour déduire les caractéristiques cachées du continent.

Cet effort a permis de découvrir des milliers de collines et de crêtes jusqu'alors inconnues, et a produit des cartes plus claires de certaines chaînes de montagnes cachées de l'Antarctique que celles disponibles auparavant. Le Dr Helen Ockenden, auteure principale et chercheuse à l'Université Grenoble-Alpes, a déclaré à BBC News que l'amélioration du niveau de détail est comparable au passage "d'une caméra argentique à film granuleux à une image numérique correctement zoomée de ce qui se passe réellement".

La création de la carte repose largement sur l'intelligence artificielle, en particulier les algorithmes d'apprentissage automatique, pour analyser de vastes ensembles de données provenant de satellites et de modèles de mouvement de la glace. Ces algorithmes ont été entraînés à reconnaître les corrélations entre les caractéristiques de la surface et la topographie sous-jacente, ce qui leur a permis de prédire la forme du terrain sous la glace avec une plus grande précision que les méthodes traditionnelles. Ce processus consiste à alimenter le système d'IA avec des données existantes où la surface et le sous-sol sont connus, ce qui lui permet d'apprendre les relations et de les appliquer aux zones où le sous-sol est caché.

Les implications de cette cartographie détaillée s'étendent à la recherche sur le changement climatique. La forme du substratum rocheux sous la glace influence la façon dont les glaciers s'écoulent et leur sensibilité à la fonte due au réchauffement des eaux océaniques. La compréhension de la topographie permet aux scientifiques de créer des modèles plus précis du comportement des calottes glaciaires et de prédire l'élévation future du niveau de la mer avec une plus grande confiance. Les collines et les crêtes nouvellement découvertes, par exemple, pourraient agir comme des barrières ou des canaux pour l'écoulement de la glace, ce qui aurait un impact significatif sur la vitesse à laquelle la glace est déversée dans l'océan.

Bien que les cartes soient soumises à des incertitudes inhérentes, les chercheurs sont convaincus que les nouveaux détails permettront de mieux comprendre la réponse de l'Antarctique au changement climatique. L'amélioration de la compréhension du paysage subglaciaire permettra de meilleures projections de la stabilité des calottes glaciaires et de leur contribution à l'élévation du niveau mondial de la mer. Ceci est crucial pour les décideurs politiques et les communautés côtières alors qu'ils se préparent aux impacts potentiels de l'élévation du niveau de la mer.

Le projet représente une avancée significative dans l'utilisation de l'IA dans la science polaire. En exploitant la puissance de l'apprentissage automatique, les chercheurs sont en mesure de surmonter les défis liés à l'étude d'un continent largement caché à la vue. Les développements futurs impliqueront probablement l'intégration de données provenant d'autres sources, telles que des relevés radar et des mesures sismiques, afin d'affiner davantage les cartes et de réduire les incertitudes. L'effort continu de cartographie du paysage caché de l'Antarctique témoigne de la puissance de l'IA pour percer les secrets de notre planète et éclairer notre réponse au changement climatique.