AI, 알프스의 빙하 모델링을 정확하게 시뮬레이션

로잔 대학이 이끄는 연구진은 AI를 활용하여 마지막 알프스 빙하기에 대한 매우 정확한 모델을 만들어내 빙하 덮개와 지형에 미치는 영향에 대한 새로운 관점을 제시했습니다.

로잔 대학교(UNIL)가 이끄는 연구자들은 놀라운 과학적 돌파구에서 인공지능을 활용하여 빙하 역학의 계산 모델링을 상당히 가속화했습니다. 최첨단 AI 기술을 적용하여 팀은 마지막 빙하기 동안 알프스의 얼음 덮개를 성공적으로 시뮬레이션했으며, 이전 모델이 얼음 두께를 35-50% 과대평가했음을 밝혔습니다.

그들의 연구 결과는 다음과 같습니다. 출판 Nature Communications에 게재된 연구에서는 현장에서 발견되는 물리적 흔적과 거의 일치하는 전례 없는 정확성이 밝혀졌습니다.

거의 15년 동안 3D 디지털 모델을 사용하여 약 25,000년 전 알프스의 얼음 덮개를 재구성했습니다. 그러나 이러한 모델은 침식선 및 빙퇴석과 같은 시뮬레이션과 물리적 증거 간의 불일치로 인해 과학적 검토에 직면했습니다.

새로운 AI 기반 모델은 이러한 불일치를 해결하고 실제 현장 데이터에 대한 더욱 정확한 정보를 제공합니다.

UNIL 지구과학 및 환경학부(FGSE)의 수석 FNS 연구원인 제17,000저자 Tancrède Leger는 "최신 기술을 사용하여 알프스의 마지막 주요 빙하에 적용하면 300일 만에 매우 높은 해상도(2.5m)로 2.5년 시뮬레이션을 완료할 수 있습니다. 반면 이러한 공간적 해상도를 계산하려면 기존 방법을 사용하면 XNUMX년이 걸렸을 것입니다. 또한 이 방법은 비용이 많이 들고 에너지도 많이 듭니다."라고 말했습니다. 보도 자료.

연구팀은 딥 러닝 방법을 사용하여 모델에 얼음 흐름의 복잡한 물리학을 가르치고, 자연적인 얼음 공급 및 녹는 과정을 모방하기 위해 해당 기간의 기후 데이터로 보완했습니다. 이 AI 기반 접근 방식은 기존 중앙 처리 장치(CPU) 대신 그래픽 처리 장치(GPU)를 활용하여 계산 효율성을 크게 높입니다.

"마치 우리가 한때 페라리 10,000대를 가지고 있었지만, 지금은 소형차 30대를 가지고 있는 것과 같습니다. 우리는 매우 큰 머신 클러스터에서 단순한 XNUMXcm 그래픽 카드로 전환했습니다." FGSE 교수이자 공동 XNUMX저자인 기욤 주베가 덧붙여 말했습니다. "우리는 새로운 것을 하는 것이 아니지만, XNUMX배 더 빠르게 해서 이전에는 고려조차 하지 못했던 해결책을 달성할 수 있게 되었습니다."

이 혁신은 여러 가지 이유로 중요합니다. 빙하 역사를 이해하는 것은 지구를 조각한 환경적 힘을 이해하는 데 필수적입니다. 새로운 모델을 통해 과학자들은 알프스의 지형과 전 세계의 다른 풍경에 중추적인 영향을 미친 빙하 침식과 같은 자연 현상을 더 잘 연구할 수 있습니다.

더욱이, 이 AI 강화 모델링 접근법은 기후 연구의 새로운 지평을 엽니다. 과거 빙하기를 보다 정확하게 재구성할 수 있을 뿐만 아니라 진행 중인 빙하 후퇴의 영향에 대한 미래 연구의 길을 열어줍니다. 스위스 국립 과학 재단(SNSF)에서 자금을 지원한 새로운 프로젝트는 이 혁신적인 방법론을 적용하여 그린란드와 남극 대륙의 빙하가 녹는 것이 전 세계 해수면에 미치는 영향을 예측하는 것을 목표로 합니다.

시뮬레이션을 경험적 현장 데이터와 긴밀하게 연관시키는 능력은 빙하 연구와 환경 과학에 새로운 시대를 열어 주며, 지구 기후의 복잡한 역사를 해석하는 데 귀중한 도구를 제공합니다.