Новая карта с беспрецедентной детализацией раскрыла ландшафт, скрытый под ледяной поверхностью Антарктиды, что потенциально может революционизировать понимание учеными этого замерзшего континента и его реакции на изменение климата. Исследователи использовали спутниковые данные и передовые вычислительные методы, включая алгоритмы, моделирующие движение ледников, чтобы вывести топографию, скрытую подо льдом. Полученная карта показывает тысячи ранее неизвестных холмов и хребтов и предоставляет самые четкие на сегодняшний день изображения некоторых подводных горных хребтов Антарктиды.

Доктор Хелен Окенден, ведущий автор и исследователь из Университета Гренобль-Альпы, сравнила это достижение с переходом от зернистой пленочной камеры к цифровому изображению высокого разрешения. «Это как если бы раньше у вас была зернистая пленочная камера с пикселями, а теперь у вас есть правильно увеличенное цифровое изображение того, что на самом деле происходит», — сказала она BBC News.

Создание карты во многом опиралось на методы искусственного интеллекта (ИИ). В частности, алгоритмы машинного обучения были обучены на существующих данных о потоке льда и подледниковых особенностях, чтобы предсказать ландшафт в районах, где прямые измерения ограничены. Этот процесс включает в себя загрузку в систему ИИ огромных объемов данных, что позволяет ей выявлять закономерности и взаимосвязи, которые было бы трудно или невозможно различить людям. Затем ИИ использует эти изученные закономерности для экстраполяции и создания подробной модели скрытой местности.

Понимание подледникового ландшафта имеет решающее значение для прогнозирования того, как Антарктида отреагирует на изменение климата и внесет свой вклад в повышение уровня моря. Форма коренных пород влияет на поток ледников, а наличие холмов и хребтов может либо ускорить, либо замедлить их движение. Предоставляя более точную картину этой скрытой топографии, новая карта позволит ученым разрабатывать более сложные модели динамики ледяного покрова.

Марк Пойнтинг, исследователь климата, участвовавший в проекте, подчеркнул важность этого улучшенного понимания. Он отметил, что карта, хотя и подвержена некоторым неопределенностям, предлагает важную информацию о факторах, которые контролируют поток льда и, следовательно, скорость таяния ледяных щитов Антарктиды.

Эрван Риво, старший разработчик данных в проекте, подчеркнул совместный характер исследования, отметив, что интеграция спутниковых данных с передовыми методами ИИ была необходима для достижения беспрецедентного уровня детализации карты.

Последствия этого исследования выходят за рамки научного сообщества. Более точные прогнозы повышения уровня моря жизненно важны для прибрежных сообществ по всему миру, позволяя им лучше подготовиться к последствиям изменения климата. Кроме того, разработка методов ИИ для картирования подледниковых ландшафтов может найти применение в других областях, таких как разведка ресурсов и геологическая съемка.

Хотя текущая карта представляет собой значительный шаг вперед, исследователи признают, что необходима дальнейшая работа для уточнения модели и уменьшения неопределенностей. Будущие усилия будут сосредоточены на включении новых данных наземных исследований и аэрорадиолокационных измерений для проверки и повышения точности карты. Постоянная разработка алгоритмов ИИ также будет играть решающую роль в повышении разрешения и надежности будущих подледниковых карт.