Штучний інтелект використовується для запобігання зіткненню айсбергів з суднами

Експерти університету Шеффілда розробили комбінацію систем контролю та моделей штучного інтелекту (ШІ) для прогнозування руху айсбергів та запобігання їхньому зіткненню з суднами у зайнятих суднових районах.

За допомогою недавно опублікованої моделі систем контролю експерти змогли передбачити рух айсбергів. У 2020 році між 479 та 1 015 айсбергами очікується у водах на південь від 48°, району, який бачить великий рух суден між Європою та північно-східною Північною Америкою. У минулому році в цьому ж районі було спостережено загалом 1 515 айсбергів.

Команда використала експериментальний аналіз штучного інтелекту для незалежної підтримки кількості айсбергів, передбачених моделлю. Вони також виявили швидке раннє збільшення кількості айсбергів у цьому районі під час льодового сезону, який триває з січня по вересень.

Міжнародний патруль айсбергів (МПА) отримує результати дослідження, та використовує ці дані для визначення найкращого використання ресурсів для кращого прогнозування льоду під час сезону. За сезонним прогнозом, судна у північно-західній Атлантиці будуть менше схильні зіткнутися з айсбергом порівняно з минулим роком.

Айсберги викликають серйозні проблеми та ризики для судноплавства у північно-західній Атлантиці. Записи показують, що зіткнення та затоплення відбувалися починаючи з 17 століття. Міжнародний патруль айсбергів був створений у 1912 році після затоплення Титаніка, та його завдання полягає у спостереженні за морським льодом та умовами у північно-західній Атлантиці та попередженні про потенційні небезпеки.

Ризик айсбергів для судноплавства змінюється щороку. Одного року може не бути айсбергів, які перетинають цей район, тоді як іншого року може бути понад 1 000. Це робить прогнозування складним, але загалом кількість айсбергів збільшувалася з 1980-х років.

2020 рік став першим роком, коли штучний інтелект використовувався для прогнозування айсбергів у цьому районі, а також для визначення швидкості зміни протягом сезону.

Модель була розроблена командою під керівництвом професора Гранта Бігга з університету Шеффілда, та була профінансована програмою стипендій Ocean Risk Scholarships компанії AXA XL. Використовується модель систем контролю, а також два інструменти машинного навчання.

Аналізується дані, пов’язані з поверхневою температурою Лабрадорського моря, а також варіації атмосферного тиску у Північній Атлантиці та поверхневого масового балансу льодового покрову Ґренландії.

Основний підхід систем контролю мав рівень точності 80%, коли був протестований на даних про кількість айсбергів за сезони між 1997 та 2016 роками.

За деякими попередніми дослідженнями професора Бігга, зміна кількості айсбергів, які дрейфують у цьому районі, була спричинена змінами швидкості калювання льоду з Ґренландії. Однак регіональний клімат та океанічні течії є найбільшими факторами. Більша кількість айсбергів з’являється, коли поверхнева температура моря нижча, а північно-західні вітри сильніші.

Грант Бігг є професором науки про Землю в університеті Шеффілда.

“Ми видаємо сезонні прогнози льоду Міжнародному патрулю айсбергів починаючи з 2018 року, але цього року вперше ми поєднали оригінальну модель систем контролю з двома підходами штучного інтелекту до окремих аспектів прогнозу. Угоду всіх трьох підходів дає нам впевненість у тому, щоб випустити прогноз низької кількості айсбергів публічно цього року, але варто пам’ятати, що це лише прогноз льодових умов, а не гарантія, і що зіткнення між суднами та айсбергами відбуваються навіть у роки з низькою кількістю айсбергів”.

За словами Майка Хікса з Міжнародного патрулю айсбергів, “Доступність надійної передбачення дуже важлива, оскільки ми розглядаємо баланс між повітряною та супутниковою розвідкою”.

Доктор Джон Вордман є старшим науковим спеціалістом у команді науки та природних небезпек компанії AXA XL.

“Вплив підвищення рівня моря на прибережну вразливість та потенційне збільшення арктичного судноплавства буде вимагати більшої кількості та різноманітності рішень щодо передачі ризику через використання продуктів перестрахування та інших “м’яких” стратегій мінімізації. Індустрія страхування уважно слідкує за Арктикою, та ця модель є важливим інструментом у допомозі індустрії визначити, як або коли танення льодового покрову Ґренландії безпосередньо вплине на ринок”.