Ученые Dartmouth College используют вычислительную математику и машинное обучение для создания моделей, которые помогут более точно прогнозировать толщину морского льда в Арктике.
По словам Кристофера Полашенски, адъюнкт-профессора Инженерной школы Thayer и исследователя в Лаборатории холодных регионов Армейского корпуса инженеров в Хановере, лед в Арктике меняется настолько быстро, что он едва узнаваем по сравнению с тем, каким он был 20 лет назад.
Полашенски и его команда разместили 18 буйков в Арктическом океане для автономного измерения толщины льда, температуры внутри, снежного покрова и барометрического давления. Эти данные позволяют ученым решать широкий спектр задач, от краткосрочных прогнозов, например, проходимости ледоколов, до долгосрочных климатических моделей.
Математики из Dartmouth, возглавляемые профессором Анной Гелб, разрабатывают сложные вычислительные модели, которые учитывают изменения льда во времени и пространстве. Используя данные из Арктики и спутниковые изображения, они создают модели, которые помогают прогнозировать движения льда и его влияние на глобальный климат.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Стартап Arctic Reflections, работающий над восстановлением арктического льда, получил финансирование
Раскрыто, почему лёд такой скользкий
ASUS объявляет о стратегии внедрения искусственного интеллекта, ноутбуки Copilot+ и решения для создателей контента на выставке Computex 2024
Арктика может «лишиться льда» уже в следующем десятилетии