巴尔的摩县马里兰大学的研究人员开发了一种技术，可以更快地分析北极冰原中的大量数据，从而获得有关模式和趋势的知识。多年来，已经收集了有关北极和南极冰的大量数据。这些数据对于寻求了解气候变化和当前融化趋势的科学家和政策制定者至关重要。

研究人员Masoud Yari和Maryam Rahnemoonfar利用新的AI技术开发了一种全自动技术来分析冰数据。他们在《冰川学杂志》上描述了该技术 。他们的努力是 美国国家科学基金会正在进行的BigData项目的一部分。数据基于堪萨斯大学John Paden开发的新图像处理算法。

NSF计算机与信息科学与工程部计划主任Sylvia Spengler说：“很高兴看到计算机修订版和机器学习之间的合作有助于预测冰的变化。”

几十年来，研究人员一直密切跟踪极地冰，雪和土壤的测量值，但是事实证明，处理大量可用数据极具挑战性。

Rahnemoonfar表示，“仅使用手动技术，很难挖掘和理解雷达大数据。” 她和Yari正在开发的AI技术可用于更快地挖掘数据，以获得有关冰盖厚度和某个位置积雪水平的趋势的有用信息。

研究人员开发了一种算法，可以学习如何识别北极和南极数据中的物体和模式。AI算法必须暴露于成千上万的示例中，以学习如何识别重要的元素和模式。Rahnemoonfar和她的团队使用标记为不完整的现有北极数据来训练AI算法如何对新数据进行分类和理解。

该算法的训练尚未完成，因为它将需要在多个传感器和多个位置上按比例放大，以创建更准确的工具。但是，它已经成功开始自动化以前效率低下且劳动强度大的过程。

AI技术的迅速发展使人们能够了解北极的冰雪厚度，从而使科学家和研究人员能够做出更快，更准确的气候预测。研究人员说，北极冰的融化速度会影响海平面上升，如果科学家能够更好地预测融化的严重程度，社会将可以更好地减轻海平面上升造成的危害。