Konstgjord intelligens används för att förhindra att isberg stör sjöfarten

Experter vid University of Sheffield har utvecklat en kombination av kontrollsystem och artificiell intelligens (AI) för att förhindra att isberg drar in i områden med intensiv sjöfart.

Genom att använda en nyligen publicerad kontrollsystemmodell kunde experterna förutsäga isbergens rörelse. År 2020 förväntas mellan 479 och 1 015 isberg driva in i områden söder om 48°, ett område som ser en stor mängd sjöfart mellan Europa och nordöstra Nordamerika. Förra året observerades totalt 1 515 isberg i samma område.

Teamet använde experimentell artificiell intelligensanalys för att oberoende stödja antalet isberg som förutsagts. De upptäckte också en snabb tidig ökning av antalet isberg i området under is-säsongen, som varar från januari till september.

Internationella ispatrullen (IIP) får resultaten och använder informationen för att avgöra den bästa användningen av resurser för bättre isprognoser under säsongen. Enligt den säsongsmässiga prognosen kommer fartyg i nordvästra Atlanten att ha mindre sannolikhet att möta ett isberg jämfört med förra året.

Isberg orsakar allvarliga problem och sjörisker i nordvästra Atlanten. Register visar att det har funnits kollisioner och sjunkningar sedan 1600-talet. IIP etablerades 1912 efter Titanics förlisning, och dess uppgift är att observera sjöis och förhållanden i nordvästra Atlanten och varna för potentiella faror.

Risken för isberg för sjöfarten ändras varje år. Ett år kan se inga isberg som korsar området, medan ett annat år kan se över 1 000. Detta gör det svårt att förutsäga, men i allmänhet har det funnits en högre mängd upptäckta isberg sedan 1980-talet.

2020 är det första året som artificiell intelligens används för att förutsäga isberg i området, samt förändringstakten under säsongen.

Modellen utvecklades av ett team lett av professor Grant Bigg vid University of Sheffield, och den finansierades av försäkringsbolaget AXA XL:s Ocean Risk Scholarships Programme. Det finns ett kontrollsystem och två maskinlärverktyg som används.

Data relaterad till ytvattnets temperatur i Labradorhavet analyseras, samt variationer i atmosfärstryck i Nordatlanten och ytmassbalansen i Grönlands iskalott.

Den grundläggande kontrollsystemmetoden hade en noggrannhetsnivå på 80 procent när den testades mot data om isbergens antal för säsongerna mellan 1997 och 2016.

Enligt några av professor Biggs tidigare forskning berodde variationen i antalet isberg som drev in i området på variabla kalvningshastigheter från Grönland. Men den regionala klimatet och havsströmmarna är de största faktorerna. Hög antal isberg visas när det finns kallare havsyta och starkare nordvästra vindar.

Grant Brigg är professor i jordsystemvetenskap vid University of Sheffield.

“Vi har utfärdat säsongsmässiga isprognoser till IIP sedan 2018, men detta år är det första gången vi har kombinerat den ursprungliga kontrollsystemmodellen med två artificiella intelligensmetoder för specifika aspekter av prognosen. Överensstämmelsen i alla tre metoder ger oss förtroendet att släppa prognosen för låga isbergstal offentligt i år – men det är värt att komma ihåg att detta bara är en prognos för isbergsförhållanden, inte en garanti, och att kollisioner mellan fartyg och isberg kan förekomma även under år med låga isbergstal.”

Enligt Mike Hicks från Internationella ispatrullen, “Tillgången till en tillförlitlig prognos är mycket viktig när vi överväger balansen mellan luft- och satellitbaserad spaning.”

Dr. John Wardman är senior vetenskaplig specialist i Science and Natural Perils-teamet vid AXA XL.

“Inverkan av havsnivåhöjning på kustexponering och en möjlig ökning av arktisk sjöfart kommer att kräva en större mängd och mångfald av risköverföringslösningar genom användning av återförsäkringsprodukter och andra ‘mjuka’ mitigationsstrategier. Försäkringsbranschen håller ett skarpt öga på Arktis, och denna modell är ett viktigt verktyg för att hjälpa branschen att identifiera hur eller när den smältande Grönlands iskalott kommer att påverka marknaden direkt.”