ローザンヌ大学が率いる研究者らは、AIを活用してアルプスの最終氷河期の非常に正確なモデルを作成し、氷の覆いとそれが景観に与える影響について新たな視点を提示した。
驚くべき科学的進歩として、ローザンヌ大学 (UNIL) が率いる研究者らは、人工知能を活用して氷河のダイナミクスの計算モデル化を大幅に加速しました。最先端の AI 技術を適用することで、研究チームは最終氷期のアルプス山脈の氷の覆いをシミュレートすることに成功し、以前のモデルでは氷の厚さを 35 ～ 50% 過大評価していたことを明らかにしました。
彼らの調査結果は、 公表 Nature Communications 誌に発表された論文では、現場で発見された物理的な痕跡とほぼ一致する前例のない精度が明らかになりました。
約15年間にわたり、3Dデジタルモデルは、約25,000万XNUMX年前のアルプス山脈の氷床を再現するために使用されてきた。しかし、これらのモデルは、シミュレーションと浸食線やモレーンなどの物理的証拠との食い違いにより、科学的な精査に直面していた。
新しい AI 搭載モデルは、これらの不一致を解決し、実際の現場データへの忠実度を高めます。
「最新の技術を使用し、それをアルプスの最後の大氷河期に適用することで、非常に高い解像度（17,000メートル）で300年のシミュレーションを2.5日で完了することができます。一方、このような空間解像度を計算するには、従来の方法では2.5年かかり、非常にコストがかかり、エネルギーを消費します」と、UNILの地球科学環境学部（FGSE）の上級FNS研究員で、論文の筆頭著者であるタンクレード・レジェ氏は述べた。 ニュースリリース.
研究チームは、ディープラーニング手法を用いてモデルに氷の流れの複雑な物理法則を学習させ、当時の気候データを補足して、自然の氷の供給と融解のプロセスを模倣しました。この AI 主導のアプローチは、従来の中央処理装置 (CPU) の代わりにグラフィックス処理装置 (GPU) を利用することで、計算効率を大幅に向上させます。
「かつてはフェラーリが 10,000 台あったのに、今では小型車が 30 台あるようなものです。非常に大規模なマシン クラスターから、シンプルな XNUMX cm のグラフィック カードに移行したのです」と、共同筆頭著者で FGSE 教授のギヨーム ジュヴェ氏は付け加えた。「新しいことをしているわけではありませんが、XNUMX 倍の速度で実行し、これまでは考えられなかった解像度を実現できるようになりました。」
この革新はいくつかの理由で重要です。氷河の歴史を理解することは、地球を形作った環境の力を理解する上で非常に重要です。新しいモデルにより、科学者はアルプス山脈や世界中の他の地形に極めて重要な影響を及ぼしてきた氷河侵食などの自然現象をよりよく研究することができます。
さらに、この AI 強化モデリング アプローチは、気候研究の新たな境地を切り開きます。過去の氷河期をより正確に再現できるだけでなく、進行中の氷河後退の影響に関する将来の研究への道も開きます。スイス国立科学財団 (SNSF) が資金提供している新しいプロジェクトは、この革新的な方法論を適用して、グリーンランドと南極の氷床の融解が世界の海面に与える影響を予測することを目指しています。
シミュレーションを経験的な現場データと密接に連携させる能力は、氷河研究と環境科学における新しい時代の幕開けとなり、地球の気候の複雑な歴史を解明するための貴重なツールを提供します。