בינה מלאכותית
מודלים של AI עוזרים לחזות גלים טרופיים גדולים וזרמי אוקיינוס
צוות חוקרים תכנן לאחרונה מודל בינה מלאכותית שמסוגל לחזות תופעות אוקיינוסים הנמתחות על פני מאות מיילים/קילומטרים, כמו גלי אי-יציבות טרופיים (TIW). גלי אי יציבות טרופיים (TIW) הם אירוע אוקיאני המתרחש בתוך האוקיינוס השקט, ליד קו המשווה. ה-TIW האוקיינוס השקט כולל תנועה של גלים משולשים מעוקלים הנעים מערבה לאורך קצוות הלשון הקרה של האוקיינוס השקט הטרופי - אזור באזורים הטרופיים קר במיוחד מהאוקיינוס המקיף אותו.
הגורמים הסביבתיים הגורמים ל-TIW מורכבים במיוחד וקשה לחזות את התופעה. חיזוי ה-TIW נעשה באופן מסורתי עם מודלים סטטיסטיים ופיזיקליים מורכבים. עם זאת, צוות חוקרים עשה לאחרונה עיצב דגם AI נועד לחזות טוב יותר TIWs ותופעות אחרות באוקיינוס.
לפי Phys.org, בראש צוות המחקר עמד המכון לאוקיאנולוגיה של האקדמיה הסינית למדעים (IOCAS) פרופסור LI Xiaofeng, והצוות כלל גם חברים מחטיבות שונות למדעי האוקיינוס הסיני כמו אוניברסיטת שנגחאי אוקיינוס והמכון השני לאוקיאנולוגיה של משרד משאבי הטבע . הצוות השתמש בנתוני לוויין כדי לתכנן מודל למידה עמוקה שנועד לנתח את גלי חוסר היציבות כשהם נעים אלפי קילומטרים באוקיינוס. אפילו עם נתוני לוויינים גלובליים, קשה להבחין בגורמים הסביבתיים המשפיעים על תופעות אוקיינוס, אבל המטרה היא שמודלים של AI יכולים לעשות עבודה טובה יותר בפענוח המשתנים הללו וביצוע תחזיות מאשר מודלים מסורתיים.
מודל הלמידה העמוקה שתכננו החוקרים עשה שימוש בנתוני טמפרטורת פני הים שנאספו על ידי לוויינים, ניתח דפוסי זרם והעמיד אותם בניגוד לנתוני טמפרטורת פני השטח שנאספו בשנים עברו. החוקרים אימנו את המודל ונבדק על סמך נתונים של כתשע שנים. כאשר התוצאות נותחו, החוקרים מצאו כי המודל הצליח לחזות במדויק ובעקביות את השינוי בטמפרטורת פני הים ולחזות שינויים זמניים ומרחביים בתוך TIW כתוצאה מכך.
המחקר מרמז שמודלים של AI הנתמכים על ידי מערכי נתונים גדולים יכולים להיות דרכים אמינות לחיזוי אפילו כמה מהתופעות המורכבות ביותר באוקיינוסים.
"מודלים מבוססי בינה מלאכותית, מודלים סטטיסטיים ומודלים מספריים מסורתיים יכולים להשלים זה את זה ולספק פרספקטיבה חדשה לחקר מאפיינים אוקיינוסים מסובכים", הסביר LI Xiaofeng לפי Phys.
יש לקוות שככל שהמודל ישתפר וישתכלל הוא יסייע בחיזוי של גלים גדולים וסופות, שיש לו יישומים מעשיים עבור מערכות ניווט באוקיינוס וחיזוי של אירועי מזג אוויר קשים שעלולים לפגוע בערי החוף. סוג זה של מחקר הוא בעל ערך במיוחד בעולם שבו שינויי האקלים משנים את האופן שבו זרמי האוקיינוס נעים ומקיימים אינטראקציה עם הסביבה שסביבם. המחקר שנערך על ידי LI Xiaofeng ועמיתיו הוא חלק ממגמה גוברת של שימוש באלגוריתמים של AI ונתוני לווין כדי ללמוד ולחזות את התנועה של זרמי אוקיינוס ותופעות קשורות.
כדוגמה נוספת לשימוש בבינה מלאכותית כדי לעקוב ולחזות תופעות אוקיינוסיות, מוקדם יותר השנה פרסם צוות חוקרים מהמעבדה הימית של פלימות' ומאוניברסיטת האגאי מחקר שבדק כיצד ניתן להשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה ונתוני לוויין לזיהוי אזורים של פסולת פלסטיק מרוכזת ומעקב אחר התפשטותה.
הצוות צילם תמונות לוויין של פסולת פלסטיק ואימן עליהן מערכת זיהוי תמונה, במטרה לראות אם המערכת יכולה להבחין במדויק כתמי אשפה מפלסטיק מעץ, אצות וחפצים טבעיים צפים אחרים. לפי תוצאות המחקר, האלגוריתם הצליח לזהות נכון אשפה בכ-86% מהמקרים. החוקרים רוצים לשפר את המודל וליצור מערכת שיכולה להקל על זיהוי וניקוי פסולת פלסטיק לאורך קווי חוף ונהרות.
