Netflix を見たり、オンライン ショッピングをしたり、ロボット掃除機を動かしたりしたことがあるなら、人工知能 (AI) と対話したことがあるはずです。 AI を使用すると、コンピューターが膨大な量のデータを調べてパターンを検出したり、問題を解決したりできるようになります。 欧州連合は、AI が「決定的な未来」になるだろうと述べています テクノロジーに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
それでも、AIはすでに私たちの日常生活に織り込まれていますが、AIとそのアプリケーションがまだ始まったばかりの世界の領域があります、とノルウェー科学技術大学（NTNU）の海洋技術学部の准教授は言います。 その地域は、研究者が海氷の研究などを専門としている北極圏です。
マーケティングや医学で多く使用されていますが、北極圏（研究）コミュニティではそれほど多くは使用されていません。データは豊富ですが、この分野ではAIの注目が十分ではありません。 そこにはたくさんのデータがあり、人々がそれらを使って何かをするのを待っています。
そこで研究者たちは、人工知能を使用して北極の海氷を特定するアプリを開発できるかどうかを確認することにしました。
海氷の塊と別の塊の間に大きな違いはないと思うかもしれませんが、そうではありません。
氷山に加えて、変形した氷、平らな氷、壊れた氷、流氷、フロックバーグ、フロックビット、はす葉氷、ブラッシュアイスがあります。
研究者たちは、アプリがさまざまな種類の氷と、空、外洋、水中の氷など、そこにある他の白と青のオブジェクトを区別できることを望んでいました。
さまざまな種類の氷は、たとえば、氷の海を航行している可能性のある船長にとって本当に重要です。 実際の氷山は、直径2メートル以下の氷の浮遊片である生氷のようなものではありません。 考えてみてください。タイタニック号は、大きな氷山ではなく、氷のパッチにぶつかっただけでは沈んでいなかったでしょう。
状況に緊急性を加えるもうXNUMXつの要因は気候変動であり、これは海が暖まるにつれて海氷を劇的に変化させます。 衛星画像と船内技術の助けを借りても、特に霧や嵐の場合、前方の氷の海に何があるかを知ることは難しい課題になる可能性があります。
研究者によると、氷は航行が非常に難しい場合があるという。 「水から（船のレベルで）強い氷、複数年の氷、および異なる氷がどこにあるかを検出するのは難しい場合があります。 一部の氷は他の種類よりもはるかに危険です。
チームは、別のNTNU氷研究者が撮影した写真の包括的なコレクションを使用して、アプリのAIシステムの指導を開始しました。
しかし、AIシステムは成長する子供のようなものです。学習するためには、多くの情報にさらされる必要があります。 そこで、AIをアプリに変えることが理にかなっています。 COVID-19パンデミックはほとんどのクルーズ運航を停止しましたが、パンデミックが衰えるにつれて、人々は北極と南極を含むクルーズを再び始めます。
研究者は、アプリを使用してさまざまな種類の氷の写真を撮り、誰が最もさまざまな種類の氷を見つけたかを確認する観光客を想定しています。 そして、それらの写真のすべてがアプリの学習に役立ちます。
「アプリが「インフォテインメント」に使用される場合、正確さはそれほど重要ではありません」と研究者は言いました。 「モデルがミスを犯したときも楽しいことがあります。」
AIが学習するにつれて、研究者は、ますます複雑になるデータセットを教室に持ち込むことができ、そこでナビゲーターははるかに洗練された方法で氷について学ぶことができると言います。
現在、学生は写真を見たり、PowerPointプレゼンテーションを聞いたりするだけで、講師がさまざまな種類の氷について説明しています。
「それで、これはあなたが氷について学ぶ方法に革命を起こすかもしれません」と彼女は言いました。 「3Dでそれを手に入れることができ、さまざまな種類の氷の種類へのリンクを使用して、自分自身を浮かび上がらせ、このデジタル画像を身の回りで探索することができます。」
研究者たちは、これらの遠隔地でのAIアプリケーションを調査するために、XNUMX月の北極ワークショップでAIを計画しています。
北極圏の遠隔地での人間の活動や影響から北極圏まで、北極圏に特有の極端な課題があります データ 獲得、共有、品質。AIアプリケーションを、世界にとって重要な北極圏の課題の解決に向け、「ブラックホール」や知識のギャップを浮き彫りにし、機能しないものについての認識を高める必要があります。
