Разработана система ИИ для слежения за дрейфом айсбергов

Больше половины своих ледников потерял Перу почти за 60 лет. Площадь ледникового покрытия значительно сократилась с момента их последней оценки в середине прошлого века, сообщает «Хабар 24».

Учёные бьют тревогу: ледники, являясь своего рода запасами вод, обеспечивают жизненно важным ресурсом людей и хозяйства при засухах и зное. Но в результате изменения климата, их стало меньше, а качество воды сократилось. Эксперты призывают принимать меры, чтобы снизить скорость таяния ледяных глыб.

Беатрис Фуэнтеалва, президент Национального Института по исследованию ледников и горных экосистем:

- Если мы примем во внимание, что в Перу находится 68% тропических ледников в мире, а именно тропические ледники испытывают наиболее быстрые потери, то мы являемся примером того, как быстро меняется климат. Поэтому очень много исследований на эту тему.

ТАЯНИЕ ЛЕДНИКОВ ГРОЗИТ НАВОДНЕНИЯМИ

Между тем, сокращение ледяных щитов грозит наводнениями жителям Пакистана. Это не менее 2 миллионов жителей. Если в течение 5 лет до 2021 года в стране произошло 14 наводнений, вызванных прорывами ледниковых озёр, то в прошлом году их количество возросло до 75. В ООН такую статистику связывают с глобальным потеплением. Тем не менее, чтобы справиться с кризисом, регионам не хватает финансирования для построения, к примеру, барьеров или установки специальных датчиков.

Мохаммад Ясин, исследователь Международного университета Каракорума:

- Согласно прогнозам, этот ледник растает, а озеро будет увеличиваться каждый год. Летом существует опасность наводнений, это нанесет огромный ущерб местному населению. Пострадают люди, как это было в прошлые годы. Наши исследования продолжаются.

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОТСЛЕЖИВАЕТ АЙСБЕРГИ

Систему искусственного интеллекта для отслеживания гигантских айсбергов разработали учёные. Она позволяет быстро и точно отобразить площадь поверхности и очертания ледяных глыб. Искусственный интеллект выполняет эту задачу за доли секунды, а также значительно быстрее и точнее, чем существующие автоматизированные системы. Учёные использовали спутниковые снимки Европейского космического агентства. Алгоритм нейросети распознал айсберги даже в сложных условиях окружающей среды.