Bagaimana AI digunakan untuk mempelajari ‘Gletser Kiamat’

Gletser Kiamat telah menjadi perhatian semua orang akhir-akhir ini. Dan memang seharusnya begitu. Dengan perkiraan bahwa pada tahun 2100, permukaan laut akan naik 10 kaki karena sebagian besar air lelehan darinya, ada banyak hal yang perlu dikhawatirkan. Karena lokasi genting dari lapisan es seukuran Florida ini, ketika terjadi, itu akan memicu rangkaian peristiwa pencairan.

Dalam beberapa tahun terakhir, tim peneliti berpacu dengan waktu untuk mempelajari dan memahami Gletser Thwaites—nama resmi gletser Doomsday—dan telah mengirimkan beberapa alat untuk membantu mereka melakukannya, termasuk sub-otomatis bernama Boaty McBoatFace.

Pekerjaan sebelumnya telah difokuskan untuk mencari tahu bagaimana gletser mencair, dan bagaimana pengaruhnya terhadap ekologi air laut di lingkungan terdekatnya. Sekarang, sebuah studi baru di Geosains Alam menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis cara lapisan es retak dan terkonsolidasi kembali selama rentang waktu enam tahun. Dipimpin oleh para ilmuwan dari Universitas Leeds dan Universitas Bristol, penelitian ini menggunakan algoritme AI yang melihat citra satelit untuk memantau dan memodelkan cara gletser berubah, dan menandai di mana fraktur stres yang terkenal telah terjadi.

Algoritme kecerdasan buatan memiliki latar belakang yang menarik: Menurut siaran pers, AI ini diadaptasi dari algoritme yang awalnya digunakan untuk mengidentifikasi sel dalam gambar mikroskop.

[Related: We’re finally getting close-up, fearsome views of the doomsday glacier]

Selama penelitian, tim dari Leeds dan Bristol mendekati area gletser tempat “es mengalir ke laut dan mulai mengapung”. Ini juga merupakan awal dari dua rak es: rak es Timur Thwaites dan lidah es Gletser Thwaites. “Meskipun kecil dibandingkan dengan ukuran seluruh gletser, perubahan pada rak es ini dapat memiliki implikasi luas untuk keseluruhan sistem gletser dan kenaikan permukaan laut di masa depan,” para peneliti menjelaskan dalam siaran pers.

Di sinilah AI berguna—itu bisa melihat lebih bernuansa pada citra satelit gletser di bawah es dan salju. Dengan melakukan itu, memungkinkan para ilmuwan untuk melihat bagaimana berbagai elemen lapisan es telah berinteraksi satu sama lain selama bertahun-tahun. Misalnya, pada saat aliran es lebih cepat atau lebih lambat dari rata-rata, lebih banyak rekahan cenderung terbentuk. Dan memiliki lebih banyak rekahan pada gilirannya dapat mengubah kecepatan aliran es. Selain itu, menggunakan AI dapat memungkinkan mereka dengan cepat memahami pola dasar yang memengaruhi pencairan gletser dari “banjir citra satelit” yang mereka terima setiap minggu. Tampilan yang lebih mendalam pada model yang mereka kembangkan untuk penelitian ini tersedia di sini.

Di daerah seperti Antartika yang sulit diakses manusia, teknologi otomatis jarak jauh telah menjadi cara penting untuk mengawasi peristiwa yang dapat berdampak global. Di luar robot selam dan satelit keliling, para ilmuwan juga menggunakan drone pengamat binatang, balon, dan banyak lagi. Plus, ada rencana untuk mendapatkan lebih banyak internet berkecepatan tinggi ke Stasiun McMurdo Antartika untuk mempermudah proses pengiriman data ke dunia luar.