Искусственный Интеллект Используется для Предотвращения Коллизий Ледяных Глыб с Кораблями

Эксперты из Университета Шеффилда разработали комбинацию систем управления и моделей прогнозирования с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для предотвращения столкновений ледяных глыб с кораблями в оживленных морских районах.

Благодаря использованию недавно опубликованной модели систем управления, эксперты смогли предсказать движение ледяных глыб. В 2020 году между 479 и 1 015 ледяных глыб, как ожидается, будут дрейфовать в воды к югу от 48°, района, где происходит интенсивное судоходство между Европой и северо-восточной Северной Америкой. В прошлом году в этом же районе было обнаружено в общей сложности 1 515 ледяных глыб.

Команда использовала экспериментальный анализ с использованием искусственного интеллекта для независимой поддержки прогнозирования количества ледяных глыб. Они также обнаружили быстрый ранний рост количества ледяных глыб в этом районе во время ледового сезона, который длится с января по сентябрь.

Международный патруль ледяных глыб (МПЛГ) получает результаты исследования, и они используют эту информацию для определения наиболее эффективного использования ресурсов для улучшения прогнозов ледяных условий в течение сезона. Согласно сезонному прогнозу, корабли в северо-западной Атлантике будут менее вероятно столкнуться с ледяной глыбой по сравнению с прошлым годом.

Ледяные глыбы представляют серьезную проблему и риск для судоходства в северо-западной Атлантике. Записи показывают, что столкновения и крушения кораблей происходили с 17 века. МПЛГ был создан в 1912 году после крушения Титаника, и его задача – наблюдать за морским льдом и условиями в северо-западной Атлантике и предупреждать о потенциальных опасностях.

Риск ледяных глыб для судоходства меняется каждый год. В один год может не быть ледяных глыб, пересекающих этот район, в то время как в другой год может быть более 1 000. Это делает прогнозирование сложным, но в целом количество обнаруженных ледяных глыб увеличилось с 1980-х годов.

2020 год – первый год, когда искусственный интеллект используется для прогнозирования ледяных глыб в этом районе, а также для оценки скорости изменения в течение сезона.

Модель была разработана командой под руководством профессора Гранта Бигга из Университета Шеффилда, и она была финансирована программой стипендий Ocean Risk Scholarships компании AXA XL. В модели используются система управления и два инструмента машинного обучения.

Анализируются данные, связанные с поверхностной температурой Лабрадорского моря, а также вариации атмосферного давления в Северной Атлантике и поверхностного массового баланса ледяного щита Гренландии.

Основной подход системы управления имел уровень точности 80% при тестировании на данных о количестве ледяных глыб за сезоны между 1997 и 2016 годами.

Согласно некоторым ранним исследованиям профессора Бигга, изменение количества ледяных глыб, дрейфующих в этот район, было вызвано переменными скоростями откалывания от Гренландии. Однако региональный климат и океанические течения являются основными факторами. Больше ледяных глыб появляется, когда поверхность моря холоднее и северо-западные ветры сильнее.

Грант Бигг – профессор науки о системах Земли в Университете Шеффилда.

“Мы выпускаем сезонные прогнозы ледяных условий для МПЛГ с 2018 года, но в этом году мы впервые объединили исходную модель системы управления с двумя подходами искусственного интеллекта для конкретных аспектов прогноза. Согласие во всех трех подходах дает нам уверенность в выпуске прогноза о низком количестве ледяных глыб публично в этом году, но стоит помнить, что это только прогноз ледяных условий, а не гарантия, и что столкновения между кораблями и ледяными глыбами происходят даже в годы с низким количеством льда”.

Согласно Майку Хиксу из Международного патруля ледяных глыб, “Наличие надежного прогноза очень важно, поскольку мы рассматриваем баланс между воздушной и спутниковой разведкой”.

Доктор Джон Уордман – старший научный специалист в команде науки и природных опасностей компании AXA XL.

“Воздействие роста уровня моря на прибрежную зону и потенциальное увеличение арктического судоходства потребует большего количества и разнообразия решений по передаче риска с использованием перестраховочных продуктов и других “мягких” стратегий смягчения. Страховая индустрия внимательно следит за Арктикой, и эта модель является важным инструментом, помогающим индустрии определить, как или когда таяние ледяного щита Гренландии напрямую повлияет на рынок”.