人工智能用于防止冰山干扰航运

谢菲尔德大学的专家开发了一种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。

通过使用最近发表的控制系统模型，专家能够预测冰山的运动。2020年，预计479至1,015个冰山将漂入南纬48°的水域，这是一个欧洲和北美东北部之间航运活动频繁的地区。去年，该地区观察到的冰山总数为1,515个。

该团队依靠实验性的人工智能分析来独立支持预测的冰山数量。他们还发现，在从一月到九月的冰季期间，该地区冰山数量迅速增加。

国际冰山巡逻队（IIP）获得了研究结果，并利用这些信息来确定冰季期间更好地利用资源的最佳方式。根据季节预报，北西大西洋的船只不太可能遇到冰山，相比去年有所减少。

冰山在北西大西洋地区造成严重的问题和航运风险。记录显示，自17世纪以来就有碰撞和沉没的事件。国际冰山巡逻队成立于1912年，泰坦尼克号沉没后，其职责是观察海冰和北西大西洋的状况，并警告潜在的危险。

冰山对航运的风险每年都在变化。某一年可能没有冰山穿过该地区，而另一年可能会有超过1,000个冰山。这使得预测变得困难，但一般来说，自1980年代以来检测到的冰山数量有所增加。

2020年是首次使用人工智能来预测该地区的冰山以及整个季节的变化率。

该模型由谢菲尔德大学的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。该模型包括一个控制系统模型和两个机器学习工具。

分析了拉布拉多海的表面温度数据，以及北大西洋的大气压力变化和格陵兰冰盖的表面质量平衡。

基础控制系统方法在测试1997年至2016年冰山数量的数据时具有80％的准确率。

根据Grant Bigg教授早期的一些研究，冰山漂入该地区的数量变化是由于格陵兰的冰川破裂率变化所致。然而，区域气候和海洋洋流是最大的因素。海面温度较冷和北西风较强时，会出现更多的冰山。

Grant Brigg是谢菲尔德大学的地球系统科学教授。

“我们自2018年以来一直向国际冰山巡逻队发布季节性冰预报，但今年是我们第一次将原始控制系统模型与两个人工智能方法相结合，用于预报的特定方面。三种方法的一致性使我们有信心公开发布低冰山数量的预报——但值得注意的是，这只是冰山状况的预报，而不是保证，即使在低冰年，船舶和冰山之间的碰撞仍然会发生。”

根据国际冰山巡逻队的Mike Hicks说，“可靠预测的可用性非常重要，因为我们考虑空中和卫星侦察方法之间的平衡。”

约翰·沃德曼博士是AXA XL科学和自然危险团队的高级科学专家。

“海平面上升对沿海暴露和北极航运活动增加的影响将需要更多和更丰富的风险转移解决方案，通过使用再保险产品和其他‘软’缓解策略。保险行业正在密切关注北极，这个模型是帮助行业确定格陵兰冰盖融化何时和如何直接影响市场的重要工具。”