新華社北京11月14日電 一個研究團隊在新一期國際學術期刊《冰凍圈》雜志上發(fā)表論文說,，借助人工智能,，科學家可更高效分析衛(wèi)星圖像,、追蹤觀測冰山,，效率大幅超越傳統(tǒng)人工處理方法。

　　傳統(tǒng)上,，科學家一般通過人工操作來分析衛(wèi)星傳回圖像中的冰山數(shù)據(jù),，以達到對大型冰山進行定位、監(jiān)測其規(guī)模并對冰山融水定期進行量化的目的,。但由于衛(wèi)星拍攝的圖像中,，冰山、海冰和云層在顏色和輪廓上都不容易清晰分辨,，導致人工圖像識別,、數(shù)據(jù)處理費時費力。

　　來自英國利茲大學等機構的研究人員開發(fā)出一款基于神經網絡的人工智能模型,，可在0.01秒內準確地借助海量衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)繪制出南極大型冰山分布圖,。

　　據(jù)論文介紹，開發(fā)過程中,，研究人員首先利用歐洲“哨兵1號”地球觀測衛(wèi)星拍攝的南極在不同環(huán)境下的大量圖像作為訓練素材,，同時與科學家手動導出的冰山輪廓圖進行對比，當模型達到最佳性能時,，訓練會自動停止,。

　　隨后研究人員將這一人工智能模型在7座冰山上進行測試，這些冰山的面積從54平方公里到1052平方公里不等,，測試結果顯示其準確率高達99%,。研究團隊還編制了一個多樣化的數(shù)據(jù)集，其中每座冰山會有15張到46張圖像,，時間覆蓋2014年至2020年的不同季節(jié)。

　　論文說,，借助人工智能可更快速,、更精確地自動監(jiān)測冰山規(guī)模，從而幫助研究人員便捷地觀測大型冰山的變化情況,。

　　大型冰山是南極環(huán)境的重要組成部分,，影響海洋化學,、海洋生物以及海上作業(yè)等。歐洲航天局在一份新聞公報中說,，衛(wèi)星數(shù)據(jù)對于監(jiān)測冰山變化至關重要,，引入人工智能模型這一強大而準確的手段后，可更好監(jiān)測脆弱的南極地區(qū)的變化,。