علماء ألمان يدرّبون الذكاء الاصطناعي على تتبّع الأنهار الجليدية بدقة تصل إلى أمتار

طوّر باحثون من جامعة FAU الألمانية طريقة تتيح للشبكات العصبية أتمتة تتبّع الأنهار الجليدية انطلاقًا من صور الأقمار الصناعية. ويتطلب المنهج الجديد حدًّا أدنى من البيانات الموسومة، ويحقق دقة قابلة للمقارنة بالتحليل اليدوي.

لماذا تُعدّ الأنهار الجليدية حاسمة؟

تشكّل الأنهار الجليدية التي تنساب نحو المحيط جزءًا بالغ الأهمية من مناخ الأرض. فحين تذوب وتتكسّر منها الجبال الجليدية عند «calving fronts» (حواف النهر الجليدي التي ينفصل عندها الجليد ويسقط في الماء)، تُطلق في المحيط كميات هائلة من المياه العذبة. وهذا يغيّر التيارات البحرية، ويرفع مستوى سطح البحر، ويخلّ بالأنظمة المناخية المحلية.

تعكس الأنهار الجليدية البيضاء المغطاة بالجليد معظم الإشعاع الشمسي عائدًا إلى الفضاء. أما حين تختفي، فإن مياه البحر الداكنة المكشوفة تبدأ بامتصاص هذا الإشعاع، ما يزيد من احترار الكوكب. إنها حلقة مفرغة: احترار ← ذوبان الأنهار الجليدية ← اسوداد السطح ← مزيد من الاحترار.

إن رصد حالة آلاف الأنهار الجليدية يدويًا مهمة تفوق قدرة المحللين. وكان بإمكان الرؤية الحاسوبية أن تساعد، لكن النماذج القائمة كانت تعمل جيدًا فقط على البيانات التي دُرّبت عليها. أما تطبيق نموذج مدرَّب على نهر جليدي جديد في منطقة جديدة، فكان يعني خطأً يبلغ كيلومترًا.

كيف تحققت دقة 70 مترًا؟

طوّر الباحثون منهجًا تكيفيًا. فبدلًا من إعادة تدريب النموذج بالكامل لكل نهر جليدي، استخدموا شبكة عصبية مدرَّبة مسبقًا وأدخلوا عليها تعديلات طفيفة بإضافة الحد الأدنى من المعلومات الجديدة:

• صورة واحدة موسومة يدويًا لكل نهر جليدي
• عدة صور أقمار صناعية صيفية بلا وسم (الجليد في الصيف أنقى)
• خريطة للطبقة الصخرية القاعدية من بيانات مفتوحة

في البداية، أخطأ النموذج المدرَّب على 681 صورة لـ 7 أنهار جليدية في القارة القطبية الجنوبية وغرينلاند وألاسكا بمقدار 1131 مترًا عند تطبيقه على أنهار أرخبيل سفالبارد الجليدية. وبعد إضافة صورة واحدة موسومة لكل نهر من الأنهار الـ 145، انخفض الخطأ إلى 445 مترًا. وخفّضته الصور المرجعية الصيفية، التي تظهر فيها الحدود بين الجليد والماء بوضوح أكبر، إلى 205 أمتار. ثم أوصلته خريطة الطبقة القاعدية (تساعد في تمييز النهر الجليدي عن تكدّس الجليد العائم) إلى 103 أمتار. وأعطى مجمّع من خمس نسخ من النموذج، جرى حساب متوسط نتائجها، الدقة النهائية: 68.7 مترًا.

«البشر أنفسهم ليسوا متسقين كثيرًا في وسم الحدود، خصوصًا عند ظهور خليط

من الجليد أو عندما تكون جودة صورة القمر الصناعي منخفضة»، توضح نورا غورميلون، طالبة الدراسات العليا في FAU.

التطبيق: 145 نهرًا جليديًا على مدى تسع سنوات

طبّق الباحثون المنهج بالفعل على 145 نهرًا جليديًا في أرخبيل سفالبارد النرويجي، محلّلين صور الأقمار الصناعية من عام 2015 إلى عام 2024. ومعظم أبحاث الأنهار الجليدية تُجرى على مقياس سنوي أو عقدي. لكن الأتمتة أتاحت حساب موضع حافة النهر الجليدي لكل شهر، بإجمالي يتجاوز 203 آلاف توصيف.

وهذا يمنح علماء المناخ صورة أكثر تفصيلًا بكثير، أشبه بمقطع فيديو، عن كيفية حركة الأنهار الجليدية وذوبانها. ويخطط الفريق حاليًا لتوسيع المنهج ليشمل 1500 نهر جليدي في القطب الشمالي. وإذا بقي القمر الصناعي والمنطقة كما هما، فلا حاجة إلى إعادة تدريب النموذج، إذ يواصل العمل.

ماذا يعني ذلك؟

يخرج رصد الأنهار الجليدية من فئة المشاريع البحثية المرهقة ليصبح أداة عملية. وإذا طُوّر هذا المنهج أكثر، فسيمكن تتبّع التغيرات المناخية في الوقت الفعلي على آلاف الأنهار الجليدية، ما يمنح علماء المناخ خرائط أدق للذوبان وتوقعات أكثر موثوقية لارتفاع مستوى سطح البحر.