研究者らは機械学習を利用して衛星レーダーデータを分析し、南極周辺の南極海で氷山を検出し、そのライフサイクルと環境への影響をより深く理解しようとしている。氷山はエキゾチックで遠いもののように見えるかもしれませんが、タイタニック号を見た人なら誰でも言うように、私たちがまったく予期していないときに、氷山は私たちに大きな影響を与える可能性があります。

つい先週、世界最大の氷山A23a（グレーター・ロンドンの2倍以上の大きさ）が、30年近く座礁していた海底から遊離し、南極海を北に漂流している。その一方で、何千もの小さな氷山が南極の棚氷から分離し続け、海に漂っています。

これらすべての氷山の影響は、単に輸送に危険を及ぼすだけではありません。それらが数十年かけて溶けると、冷たい淡水と栄養分が放出され、地域の生態だけでなく、海洋循環、海氷の破壊、さらには世界の海面の複雑な力学も変化させる可能性があります。

問題は、巨大なミントジュレップのように浮かぶこれらの氷の数が非常に多く、非常に混沌とした形で動いているため、それらを追跡することはおろか、特定することも困難であることです。この問題を解決するために、アラン・チューリング研究所から資金提供を受けた科学者チームは、どんな気象条件でも昼夜を問わず氷山をスキャンできるESAのセンチネル1号衛星の合成開口レーダー（SAR）を使用している。

このレーダー データは新しいものではありませんが、2019 年 10 月から 2020 年 9 月の間に収集された測定値を分析するための教師なし人工知能アルゴリズムの使用により、西南極のアムンゼン海フィヨルドにあるスウェイツ氷河の崩壊前線に、約 1 平方キロメートル (0.4 マイル 2) 以下の約 30,000 個の氷山が特定されました。

研究者らは、氷山を正確に検出して追跡することで、南極海のデジタルツインを開発し、海、氷、大気がどのように相互作用するかという複雑な物理学をより深く理解できるようになると期待している。

英国南極調査局（BAS）人工知能研究所のベン・エバンス氏は、「このツールの開発に使用した技術は、すでに医療画像処理で広く使われているため、同じ技術を極海のSAR衛星画像に見られる複雑な特徴に適用できることに興奮している。私たちが使用する方法は、他の代替氷山検出方法と同じくらい正確で、人間の入力を必要とせずにほとんどの方法よりも優れた性能を発揮する。つまり、調査地域を超えて簡単に拡張でき、ほぼリアルタイムのモニタリングも提供できる。」と述べた。

この研究は『環境のリモートセンシング』に掲載されました。