马里兰大学巴尔的摩分校 信用:Pixabay/CC0公共域 巴尔的摩郡(UMBC)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盖的大量数据，以便获得关于模式和趋势的洞察力和有用的知识
多年来，已经收集了大量关于北极和南极冰的数据
这些数据对于寻求理解气候变化和当前融化趋势的科学家和决策者至关重要
研究助理教授马苏德·亚尔和信息系统副教授玛丽亚姆·拉赫内莫法尔利用人工智能新技术开发了一种全自动技术来分析冰数据，该技术发表在《冰川学杂志》上
这是美国国家科学基金会正在进行的大数据项目的一部分
几十年来，研究人员一直密切跟踪极地冰、雪和土壤的测量结果，但处理大量可用数据被证明具有挑战性
美国国家航空航天局收集、跟踪和标记极地数据的过程涉及大量的人工工作，在数据中检测到的变化可能需要几个月甚至几年才能看到
甚至通过遥感技术收集的北极数据也需要人工处理
Rahnemoonfar认为，“仅仅使用手工技术很难挖掘和理解雷达大数据
“她和亚尔正在开发的人工智能技术可以用来更快地挖掘数据，获得与冰盖厚度和特定位置积雪程度相关的趋势的有用信息
研究人员开发了一种算法，学习如何识别北极和南极数据中的物体和模式
人工智能算法必须接触成千上万的例子，以便学习如何识别重要的元素和模式
Rahnemoonfar和她的团队使用现有的来自北极的不完整和有噪声的标记数据来训练人工智能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，因为它需要在多个传感器和位置上进行放大，以创建更精确的工具
然而，它已经成功地开始自动化一个以前效率低、劳动强度大的过程
利用人工智能技术了解北极冰雪厚度的快速发展将使科学家和研究人员能够做出更快、更准确的预测，为关于气候变化的国际对话提供信息
北极冰融化的速度影响海平面上升，如果科学家能够更好地预测融化的严重程度，社会就能更好地减轻海平面上升造成的危害
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