นักวิจัยนำโดยมหาวิทยาลัยโลซานได้ใช้ AI เพื่อสร้างแบบจำลองของธารน้ำแข็งอัลไพน์ครั้งสุดท้ายที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งนำเสนอมุมมองใหม่เกี่ยวกับการปกคลุมน้ำแข็งและผลกระทบต่อภูมิประเทศ
นักวิจัยที่นำโดยมหาวิทยาลัยโลซาน (UNIL) ได้นำปัญญาประดิษฐ์มาใช้เพื่อเร่งการสร้างแบบจำลองเชิงคำนวณของพลวัตของธารน้ำแข็งอย่างมีนัยสำคัญ โดยการใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง ทีมงานได้จำลองแผ่นน้ำแข็งในเทือกเขาแอลป์ในช่วงยุคน้ำแข็งครั้งล่าสุดได้สำเร็จ ซึ่งเผยให้เห็นว่าแบบจำลองก่อนหน้านี้ได้ประมาณค่าความหนาของน้ำแข็งเกินจริงไป 35-50%
การค้นพบของพวกเขาตอนนี้ การตีพิมพ์ ใน Nature Communications เปิดเผยความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อนซึ่งสอดคล้องอย่างใกล้ชิดกับร่องรอยทางกายภาพที่พบในภาคสนาม
เป็นเวลาเกือบ 15 ปีแล้วที่แบบจำลองดิจิทัลสามมิติถูกนำมาใช้เพื่อสร้างชั้นน้ำแข็งปกคลุมเทือกเขาแอลป์เมื่อประมาณ 3 ปีก่อน อย่างไรก็ตาม แบบจำลองเหล่านี้ต้องเผชิญการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์เนื่องจากความคลาดเคลื่อนระหว่างการจำลองและหลักฐานทางกายภาพ เช่น แนวการกัดเซาะและเนินธารน้ำแข็ง
โมเดลใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยแก้ไขความไม่สอดคล้องเหล่านี้ และช่วยให้ข้อมูลภาคสนามจริงมีความเที่ยงตรงมากขึ้น
“ด้วยการใช้เทคโนโลยีล่าสุดและนำไปใช้กับธารน้ำแข็งครั้งใหญ่ครั้งสุดท้ายในเทือกเขาแอลป์ เราสามารถทำการจำลอง 17,000 ปีให้เสร็จสิ้นด้วยความละเอียดสูงมาก (300 เมตร) ในเวลา 2.5 วัน ในขณะที่ความละเอียดเชิงพื้นที่ดังกล่าวจะใช้เวลา 2.5 ปีในการคำนวณโดยใช้วิธีดั้งเดิม ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้พลังงานมาก” Tancrède Leger ผู้เขียนคนแรก ซึ่งเป็นนักวิจัย FNS อาวุโสที่คณะธรณีวิทยาและสิ่งแวดล้อม (FGSE) ของ UNIL กล่าวในรายงาน ข่าวประชาสัมพันธ์.
ทีมวิจัยใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสอนโมเดลเกี่ยวกับฟิสิกส์ที่ซับซ้อนของการไหลของน้ำแข็ง โดยเสริมด้วยข้อมูลสภาพอากาศจากช่วงเวลานั้นเพื่อเลียนแบบการจัดหาน้ำแข็งตามธรรมชาติและกระบวนการละลาย แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณได้อย่างมากโดยใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) แทนหน่วยประมวลผลกลาง (CPU) แบบดั้งเดิม
“มันเหมือนกับว่าครั้งหนึ่งเรามีรถเฟอร์รารี่ 10,000 คันไว้ใช้งาน แต่ตอนนี้เรามีรถเล็ก 30 คัน เราเปลี่ยนจากคลัสเตอร์เครื่องจักรขนาดใหญ่มาเป็นการ์ดกราฟิกขนาด XNUMX ซม.” กิลเลียม จูเวต์ ศาสตราจารย์ของ FGSE ผู้ร่วมเขียนคนแรกกล่าวเสริม “เราไม่ได้ทำอะไรใหม่ แต่เราทำได้เร็วขึ้นเป็นพันเท่า ทำให้สามารถบรรลุผลสำเร็จที่ไม่เคยคิดมาก่อน”
นวัตกรรมนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลหลายประการ การทำความเข้าใจประวัติศาสตร์ของธารน้ำแข็งถือเป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจพลังของสิ่งแวดล้อมที่หล่อหลอมโลกของเรา ด้วยโมเดลใหม่นี้ นักวิทยาศาสตร์สามารถศึกษาปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ เช่น การกัดเซาะของธารน้ำแข็ง ซึ่งส่งผลกระทบสำคัญต่อลักษณะภูมิประเทศของเทือกเขาแอลป์และภูมิประเทศอื่นๆ ทั่วโลกได้ดียิ่งขึ้น
นอกจากนี้ แนวทางการสร้างแบบจำลองที่ได้รับการปรับปรุงด้วย AI นี้ยังเปิดขอบเขตใหม่ในด้านการวิจัยสภาพภูมิอากาศ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองของธารน้ำแข็งในอดีตได้แม่นยำยิ่งขึ้นเท่านั้น แต่ยังปูทางไปสู่การศึกษาในอนาคตเกี่ยวกับผลกระทบของการละลายของธารน้ำแข็งที่กำลังดำเนินอยู่อีกด้วย โครงการใหม่ที่ได้รับทุนจากมูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติของสวิตเซอร์แลนด์ (SNSF) มีเป้าหมายที่จะใช้ระเบียบวิธีปฏิวัติวงการนี้เพื่อคาดการณ์ผลที่ตามมาของการละลายของแผ่นน้ำแข็งในกรีนแลนด์และแอนตาร์กติกาต่อระดับน้ำทะเลทั่วโลก
ความสามารถในการจัดตำแหน่งการจำลองให้สอดคล้องกับข้อมูลภาคสนามเชิงประจักษ์ถือเป็นยุคใหม่ในการวิจัยธารน้ำแข็งและวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม และเป็นเครื่องมือที่มีค่าอย่างยิ่งสำหรับการถอดรหัสประวัติศาสตร์ที่ซับซ้อนของสภาพอากาศของโลก