人工智能可以比人类快10000倍地根据卫星图像绘制巨型冰山地图

科学家们训练了一个人工智能(AI) 系统，能够在百分之一秒内准确绘制卫星图像上捕获的巨型冰山的表面积和轮廓。

这是对现有自动化系统的重大进步，现有自动化系统很难将冰山与图像中的其他特征区分开来。手动或人工对图像的解释更为准确，但可能需要几分钟才能描绘出单个冰山的轮廓。如果必须重复多次，这个过程很快就会变得耗时又费力。

冰山对极地环境有重大影响，监测冰山对于海上安全和科学研究至关重要。它们可能非常大——在某些情况下相当于小国家的大小——并且可能对过往船只构成风险。当冰山融化时，会将营养物质和淡水释放到海洋中，这会对海洋生态系统产生影响。

领导这项研究的安妮·布拉克曼-福尔格曼 (Anne Braakmann-Folgmann) 博士在利兹大学极地观测与监测中心进行博士研究，她说：“冰山存在于世界上难以到达的地区，卫星不仅是作为观察它们所在位置的工具，它们可以帮助科学家了解它们如何融化并最终开始分裂的过程。

“使用新的人工智能系统克服了现有自动化方法的一些问题，这些问题很难区分同一图像中存在的冰山和漂浮在海上的其他冰，甚至是附近的海岸线。”

神经网络

Braakmann-Folgmann 博士和她的同事使用一种名为 U-net(一种神经网络)的算法来“训练”计算机，以根据欧洲航天局运行的 Sentinel-1 卫星拍摄的图像准确绘制冰山的轮廓。

作为研究的一部分，U-net 算法的有效性与另外两种用于绘制冰山地图的最先进算法进行了比较。它们被称为 k-means 和 Otsu。这些算法被编程来识别一系列卫星图像中最大的冰山。

图 1 显示了 U-net 算法正确识别了冰山，以红色突出显示。相比之下，k 均值算法错误地将一组较小的冰山和冰碎片(以蓝色显示)识别为一个大冰山。如图 2 所示。

图 3 显示 U 网正确识别了冰山，这次被海冰包围。冰山以红色突出显示，海冰被视为灰色结构。然而，k-means 算法已将冰山和海冰识别为单个冰山。该算法无法区分两者，尽管它们是不同的物体，其中海冰是海上相当平坦的冰，而冰山则位于其上方几米处。