中評社香港11月14日電／一個研究團隊在新一期國際學術期刊《冰凍圈》雜誌上發表論文說，借助人工智能，科學家可更高效分析衞星圖像、追蹤觀測冰山，效率大幅超越傳統人工處理方法。
傳統上，科學家一般通過人工操作來分析衞星傳回圖像中的冰山數據，以達到對大型冰山進行定位、監測其規模並對冰山融水定期進行量化的目的。但由於衞星拍攝的圖像中，冰山、海冰和雲層在顏色和輪廓上都不容易清晰分辨，導致人工圖像識別、數據處理費時費力。
新華社報導，來自英國利茲大學等機構的研究人員開發出一款基於神經網絡的人工智能模型，可在0.01秒內準確地借助海量衞星圖像數據繪製出南極大型冰山分佈圖。
據論文介紹，開發過程中，研究人員首先利用歐洲“哨兵1號”地球觀測衞星拍攝的南極在不同環境下的大量圖像作為訓練素材，同時與科學家手動導出的冰山輪廓圖進行對比，當模型達到最佳性能時，訓練會自動停止。
隨後研究人員將這一人工智能模型在7座冰山上進行測試，這些冰山的面積從54平方公里到1052平方公里不等，測試結果顯示其準確率高達99%。研究團隊還編制了一個多樣化的數據集，其中每座冰山會有15張到46張圖像，時間覆蓋2014年至2020年的不同季節。
論文說，借助人工智能可更快速、更精確地自動監測冰山規模，從而幫助研究人員便捷地觀測大型冰山的變化情況。
大型冰山是南極環境的重要組成部分，影響海洋化學、海洋生物以及海上作業等。歐洲航天局在一份新聞公報中說，衞星數據對於監測冰山變化至關重要，引入人工智能模型這一強大而準確的手段後，可更好監測脆弱的南極地區的變化。
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