Ein Team unter der Leitung von Niccolò Maffezzoli von der Ca' Foscari Universität Venedig und der University of California, Irvine, hat IceBoost entwickelt, ein globales KI-Modell zur Berechnung der Eisdickenverteilung von Gletschern. Die Ergebnisse wurden in Geoscientific Model Development veröffentlicht. Dieses Modell wird voraussichtlich ein wichtiges Werkzeug für die Untersuchung zukünftiger Gletscherschmelzszenarien und die Vorhersage des Meeresspiegelanstiegs sein.
Das IceBoost-Modell kombiniert Entscheidungsbaumalgorithmen, die auf Dickenmessungen und 39 Merkmalen, einschließlich Eisgeschwindigkeit und Temperaturfeldern, trainiert wurden. Laut Maffezzoli weist das Modell 30-40% geringere Fehler auf als traditionelle Modelle, insbesondere in den Polarregionen. Das KI-Modell nutzt umfangreiche Beobachtungsdaten in Verbindung mit Algorithmen für maschinelles Lernen.
Genaue Schätzungen der Eisdicke sind in den Polarregionen und an den Rändern Grönlands und der Antarktis für die Modellierung des Eisflusses und die Projektion des Meeresspiegelanstiegs von entscheidender Bedeutung. Bis Ende 2025 wollen die Forscher zwei Datensätze mit insgesamt einer halben Million Eismächtigkeitskarten veröffentlichen, was einen wichtigen Schritt zu einem besseren Verständnis und zur Vorhersage der Auswirkungen von Gletschern darstellt. Diese Initiative steht im Einklang mit dem Internationalen Jahr der Gletschererhaltung im Jahr 2025 und der von den Vereinten Nationen ausgerufenen Dekade des Handelns für die Kryosphärenwissenschaften (2025 – 2034).