研究人员正在使用机器学习来分析卫星雷达数据，以检测南极洲周围南大洋的冰山，从而更好地了解其生命周期和环境影响。冰山可能看起来像是某种奇异而遥远的东西，但是，正如任何看过泰坦尼克号的人都会告诉你的那样，它们会在我们最意想不到的时候对我们产生巨大的影响。
就在上周，世界上最大的冰山A23a（其面积是大伦敦地区的两倍多）在搁浅近三十年后才从海底挣脱出来，正在南极海洋向北漂浮。 与此同时，成千上万个较小的冰山不断从南极冰架崩解并飘入大海。
所有这些冰山的影响不仅仅是对航运造成危害。 随着几十年的融化，它们释放出寒冷的淡水和营养物质，这些水和营养物质可以改变当地的生态以及海洋环流的复杂动态、海冰的破裂，甚至全球海平面。
问题在于，所有这些像巨大的薄荷冰镇酒一样漂浮的冰块数量如此之多，并且以如此混乱的方式移动，以至于很难识别它们，更不用说追踪它们了。 为了解决这个问题，艾伦图灵研究所资助的一组科学家一直在使用欧空局 Sentinel-1 卫星的合成孔径雷达 (SAR)，该雷达可以在任何天气条件下昼夜扫描冰山。
雷达数据并不新鲜，但使用无监督的人工智能算法来分析 2019 年 10 月至 2020 年 9 月收集的读数，该读数在南极洲西部阿蒙森海海湾思韦茨冰川崩解前缘中识别出近 30,000 个面积约为 1 平方公里（0.4 英里²）或更小的冰山。
研究人员希望通过准确探测和跟踪冰山，有可能开发出南极海洋的数字孪生体，从而更好地了解海洋、冰和大气如何相互作用的复杂物理现象。
英国南极调查局(BAS) 人工智能实验室的本·埃文斯 (Ben Evans) 表示：“我们用于开发该工具的技术已广泛用于医学成像，因此我们很高兴能够将相同的技术应用于极地海洋 SAR 卫星图像中看到的复杂特征。我们使用的方法与其他替代冰山检测方法一样准确，并且性能优于大多数方法，无需人工输入。 这意味着它可以轻松扩展到我们的研究区域之外，甚至提供近乎实时的监控。”
该研究发表在《环境遥感》上。