对于进入极地海域的船只来说，控制海冰的扩散是至关重要的，这意味着要花费大量资源来收集数据，确定未来的发展，以提供可靠的海冰预警。

 

——挪威北极大学(Arctic University of Norway)的博士研究员Sindre Markus Fritzner告诉我们，到目前为止，创建这些冰预警需要大量资源，其中大部分是由挪威气象研究所和类似的中心制作的。

 

他受雇于物理系和科技系，最近提交了一篇博士论文，在论文中他研究了使用人工智能使冰情警报比现在更快、更好、更容易获取的选择。

 

需要超级计算机

 

传统上，今天使用的冰预警是基于动态的计算机模型，杏耀这些模型由卫星对冰盖的观测数据以及所能收集到的关于冰的厚度和雪的深度的最新数据提供信息。这产生了大量的数据，然后需要由强大的超级计算机进行处理以提供计算。

 

-动态模型是物理模型，需要处理大量数据。Fritzner解释说，如果你要对未来的事件做出警告，你需要使用超级计算机。

 

这是一种有限和昂贵的资源，这使得这些警告不可能不访问正确的资源。

 

人工智能使得计算可以在普通的笔记本电脑上进行

 

Fritzner研究了如何利用人工智能比以往更快、更好、更便宜地提供这些海冰预警——在一台普通笔记本电脑上。

 

机器学习是人工智能中的一个专门领域，统计方法被用来让计算机在大量数据中发现模式和一致性。机器是学习的，而不是被编程的，这一切都归结为开发算法，使计算机能够根据经验数据进行学习和计算。

 

例如，在Fritzner的研究中，他加载了数据来观察一个特定的星期是如何展开的，然后又加载了数据来观察一个星期后是如何展开的。

 

Fritzner说:“因此，机器在这几周的发展过程中是一致的，通过这种方式它可以预测自己是如何发展的。”

 

完全开发后，这种算法的计算能力将远远低于传统的物理模型。

 

Fritzner说，如果你使用人工智能并且有一个经过充分训练的模型，你可以在一台普通的笔记本电脑上运行这样的计算。

 

每艘船都可以自己计算

 

这为几个领域的应用开辟了道路， 杏耀平台经营之道 ，其中一个领域是更精确的北部地区的天气报告。Fritzner还指出，这可以被靠近边缘冰区的航运业使用，而且这种交通形式只会增加。

 

Fritzner说，巡航交通就是一个例子，对于巡航船只来说，知道冰在哪里，以及未来几天冰将移动到哪里是非常重要的。

 

就目前情况而言，高分辨率模型不能在船上运行。他们必须联系挪威气象研究所，后者需要在超级计算机上运行模型，然后再将数据传回船上。

 

如果你在巴伦支海的船上，你需要通过网络下载挪威气象研究所的警告。

 

Fritzner说，如果配备正确的程序和人工智能，这可以在船本身完成，几乎不需要任何计算能力。