人工智能用于防止冰山扰乱航运

谢菲尔德大学的专家开发了控制系统和人工智能（AI）预测模型的组合，以防止冰山漂入繁忙的航运区域。 

通过使用最近发布的控制系统模型，专家能够预测冰山的运动。 到 2020 年，预计将有 479 至 1,015 座冰山漂入 48° 以南水域，该地区是欧洲和北美东北部之间航运活动频繁的地区。 去年，同一地区总共观察到 1,515 起此类事件。

该团队依靠实验性人工智能分析来独立支持预测的冰山数量。 他们还发现，在一月至九月的冰季期间，该地区的冰山数量迅速增加。 

国际冰雪巡逻队 (IIP) 收到了这些调查结果，他们利用这些信息来找出资源的最佳利用方式，以便更好地预测该季节的冰情。 根据季节预测，与去年相比，西北大西洋的船只遇到冰山的可能性将会降低。

冰山在西北大西洋造成严重问题和航运风险。 记录显示，早在 17 世纪就曾发生过碰撞和沉没事件。 IIP于1912年泰坦尼克号沉没后成立，其工作是观察西北大西洋的海冰和状况，并对潜在危险发出警告。

冰山对航运的风险每年都在变化。 有一年看不到冰山穿越该地区，而另一年则可以看到超过 1,000 座冰山。 这使得预测变得困难，但总的来说，自 1980 世纪 XNUMX 年代以来检测到的数量更高。 

2020 年是人工智能被用来预测该地区冰山以及整个季节变化率的第一年。

该模型由谢菲尔德大学 Grant Bigg 教授领导的团队开发，并由保险公司 AXA XL 的海洋风险奖学金计划资助。使用一个控制系统模型以及两个机器学习工具。 

分析了与拉布拉多海表面温度、北大西洋大气压力变化和格陵兰冰盖表面质量平衡相关的数据。

根据 80 年至 1997 年冰山数量数据进行测试时，基础控制系统方法的准确度为 2016%。 

根据比格教授早期的一些研究，漂流到该地区的冰山数量的变化是由于格陵兰岛冰山崩解率的变化造成的。 然而，区域气候和洋流是最大的因素。 当海面温度较低且西北风较强时，冰山数量就会增加。 

格兰特·布里格是谢菲尔德大学地球系统科学教授。

“我们自 2018 年以来一直向 IIP 发布季节性冰情预报，但今年是我们首次将原始控制系统模型与两种人工智能方法结合起来进行具体的预报。 所有三种方法的一致使我们有信心今年公开发布低冰山数量的预测，但值得记住的是，这只是对冰山状况的预测，而不是保证，船舶和冰山之间的碰撞确实会发生即使是在低冰年。”

据国际冰雪巡逻队的迈克·希克斯 (Mike Hicks) 介绍，  “当我们考虑航空和卫星侦察方法之间的平衡时，可靠预测的可用性非常重要。”

John Wardman 博士是 AXA XL 科学与自然灾害团队的高级科学专家。 

“海平面上升对沿海风险的影响以及北极航运活动的潜在增加将需要通过使用再/保险产品和其他‘软’缓解策略来提供更多、更多样化的风险转移解决方案。 保险业正在密切关注北极，该模型是帮助该行业确定格陵兰冰盖融化将如何或何时直接影响市场的重要工具。”