一张新地图以前所未有的细节揭示了南极冰面之下的地貌，有可能彻底改变科学家们对这片冰冻大陆及其对气候变化反应的理解。研究人员利用卫星数据和先进的计算方法，包括模拟冰川运动的算法，来推断隐藏在冰层之下的地形。由此产生的地图揭示了数千个以前未知的山丘和山脊，并提供了迄今为止南极洲一些水下山脉最清晰的图像。

格勒诺布尔-阿尔卑斯大学的首席作者兼研究员海伦·奥肯登博士将这一进展比作从颗粒感十足的胶片相机升级到高分辨率数码图像。她告诉BBC新闻：“这就像以前你有一个颗粒感十足的像素胶片相机，而现在你得到了一张真正放大的数码图像，可以了解真正发生了什么。”

这张地图的创建在很大程度上依赖于人工智能（AI）技术。具体来说，机器学习算法接受了关于冰流和冰下特征的现有数据的训练，以预测直接测量数据稀少区域的地貌。这个过程包括向人工智能系统输入大量数据，使其能够识别人类难以或不可能辨别的模式和关系。然后，人工智能利用这些学习到的模式进行推断，并创建一个隐藏地形的详细模型。

了解冰下地貌对于预测南极洲将如何应对气候变化并导致海平面上升至关重要。基岩的形状影响冰川的流动，山丘和山脊的存在可以加速或阻碍它们的运动。通过提供更准确的隐藏地形图像，新地图将使科学家能够开发更复杂的冰盖动力学模型。

参与该项目的气候研究员马克·波因廷强调了这种改进的理解的重要性。他指出，该地图虽然存在一些不确定性，但为控制冰流的因素以及南极冰盖融化的速度提供了重要的见解。

该项目的高级数据设计师埃尔万·里沃特强调了研究的协作性质，并指出卫星数据与先进人工智能技术的结合对于实现地图前所未有的细节水平至关重要。

这项研究的影响超出了科学界。更准确的海平面上升预测对于世界各地的沿海社区至关重要，使他们能够更好地为气候变化的影响做好准备。此外，用于绘制冰下地貌的人工智能技术的开发可以应用于其他领域，例如资源勘探和地质调查。

虽然目前的地图代表着向前迈出的重要一步，但研究人员承认，还需要进一步的工作来完善模型并减少不确定性。未来的工作将侧重于纳入来自地面调查和机载雷达测量的新数据，以验证和提高地图的准确性。人工智能算法的不断发展也将在提高未来冰下地图的分辨率和可靠性方面发挥关键作用。