英國南極調查局的研究人員開發了一套人工智能系統，能夠自動追蹤冰山的整個生命週期，從形成到碎裂及融化，涵蓋全球各大洋。這個工具利用衛星影像識別個別冰山，並為其分配獨特身份，隨著時間推移追蹤它們的漂流情況。重要的是，當一個大型冰山破裂時，該系統可以將產生的碎片追溯到其原始來源，從而有效地重建冰山的家族樹。這一變革標誌著冰山追蹤方式的重大轉變。
在此之前，科學家只能手動追蹤少數幾個大型命名冰山，而一旦小碎片斷裂並在海洋中擴散，則無法繼續跟蹤。這一空白限制了科學家對冰山融水如何影響氣候的理解。隨著冰山融化，它們將大量淡水釋放到海洋中，改變海洋循環，影響海洋生態系統，並對全球氣候模式產生影響。淡水進入海洋的位置至關重要，但研究人員一直難以大規模監測。
該研究的首席作者、英國南極調查局的機器學習專家 Ben Evans 表示，這個系統終於填補了這一盲點。他表示：「令人興奮的是，這終於讓我們獲得了缺失的觀測數據。我們從追蹤幾個著名冰山，轉變為構建完整的家族樹。」他補充道：「我們首次能夠看到每個碎片的來源、去向以及這對氣候的重要性。」
這個人工智能系統通過分析衛星影像中冰山獨特的幾何形狀來運作。當冰山破裂時，系統會執行研究人員所稱的數位拼圖，將散落的碎片形狀匹配回其原始的母冰山。該方法在真實的衛星觀測下進行測試，涉及從 Petermann 冰川及格林蘭西北部其他地點斷裂的冰山。系統能夠穩定地追蹤這些冰山的分裂、漂流和融化情況。
通過繪製冰山融水釋放的位置，這個工具提供的數據可以直接納入海洋和氣候模型中，這些信息將被整合到 NEMO 海洋模型中，該模型是英國地球系統模型的一部分，有助於在全球氣溫上升的背景下改善預測。
除氣候科學外，研究人員表示，這個系統還能改善在極地地區運行船隻的安全性和規劃。通過了解危險冰塊的來源及其可能的運動路徑，航行路線可以進行調整，以降低風險。該研究得到了英國工程與自然科學研究理事會、艾倫·圖靈研究所以及英國南極調查局的可持續發展極地科學計劃的資助。
