Искусственный интеллект обнаруживает связи между Мировым океаном

• Новый метод машинного обучения выявляет логические связи и закономерности в океане.
• Всего выявлено 5 динамически согласованных регионов, составляющих почти 93,7% мирового океана, вместе с их наиболее доминирующими физическими параметрами.

До появления передовых методов наблюдений и моделирования физическое / динамическое состояние океана определялось с помощью крупномасштабных квазиламинарных описаний, таких как потоки Стоммеля-Аронса, глубинные рецепты или баланс Свердрупа.

Последние достижения в области моделирования и оснащения показали, что физика океана может характеризоваться сложной пространственной и временной изменчивостью. Каждый регион в море имеет уникальное состояние, которое зависит от нескольких факторов, таких как местная метеорология, близость к западным и восточным границам и многое другое.

Чтобы определить, какая физика является наиболее доминирующей в данном месте, необходимо изучить огромное количество точек данных по нескольким параметрам, включая соленость, скорость, температуру и то, как вещи меняются с глубиной.

Поскольку ни один человек не может расшифровать такие огромные объемы данных, исследователи Массачусетского технологического института разработали новый метод машинного обучения, позволяющий определять связи и закономерности в океане, которые имеют смысл.

Что решил алгоритм?

Исследовательская группа использовала программу «Оценка циркуляции и климата океана» (ECCO) для получения данных о том, что происходит в мировом океане. ECCO обеспечивает изменчивость океана, физику побережья, биологические циклы и геодезию на основе миллиардов параметров, зарегистрированных за последние два десятилетия.

Ссылка:Интернет-библиотека Wiley | doi:10.1029 / 2018EA000519 | Массачусетский технологический институт

Затем они применили кластеризацию K-средних - метод векторного квантования - для обнаружения устойчивых закономерностей в данных и определения доминирующей физики в море. Результаты выявили в общей сложности 5 кластеров, представляющих 5 динамично согласованных регионов, на которые приходится почти 93,7% мирового океана.

Например, самый большой кластер составляет около 43% мирового океана:его наиболее доминирующий параметр - это ветровое напряжение на поверхности моря, которое уравновешивается крутящими моментами на дне. Этот параметр в основном регистрируется в субполярных и субтропических круговоротах в Северном полушарии, на больших участках Северного Ледовитого океана и в тонкой полосе в Южном океане.

Океаны сгруппированы по схожим параметрам | Предоставлено:Майке Зонневальд.

Точно так же другие 4 кластера показывают доминирующий физический параметр и где именно его можно найти в глобальном океане. Остальные 6,3% площади океана было довольно сложно определить.

В следующем исследовании исследователи будут использовать ту же технику машинного обучения с данными с более высоким разрешением, чтобы отслеживать оставшиеся 6,3%. Они будут сосредоточены на факторах, чувствительных к климату, таких как круговорот и переворачивание.

Прочтите:Океан Земли поглотил 338 зеттаджоулей тепловой энергии с 1991 по 2016 гг.

На данный момент этот инструмент может помочь океанологам и ученым упростить анализ, сравнить регионы с теми, которые ведут себя аналогичным образом, и сосредоточить свои исследования в нужных местах.