L’apprendimento automatico, una tecnica informatica abbastanza vecchia ma che sta facendo passi da gigante negli ultimi anni, può essere utilizzata con degni risultati anche nella climatologia e nella glaciologia. Lo dimostra una nuova ricerca, pubblicata su Geophysical Research Letters, eseguita per comprendere i flussi del calore geotermico che viene fuori dalla calotta glaciale della Groenlandia.
Per giungere ai risultati, i ricercatori si sono serviti dell’intelligenza artificiale, in particolare della tecnica dell’apprendimento automatico, utilizzando grossi quantitativi di dati, varie tecniche statistiche e algoritmi informatici. In questo modo sono riusciti a prevedere i valori del flusso di calore, con risultati che comunque restano scoraggianti in termini di cambiamento climatico mondiale, tanto per non cambiare.
Secondo Soroush Rezvanbehbahani, uno studente di dottorato in geologia presso l’Università del Kansas che ha guidato la ricerca, “Il calore che esce dall’interno della Terra contribuisce alla quantità di fusione sul fondo della calotta di ghiaccio, quindi è estremamente importante capire il modello di quel calore e come è distribuito sul fondo della calotta di ghiaccio”.
La squadra di ricercatori si mostra dunque abbastanza soddisfatta dei risultati, considerati un netto miglioramento rispetto agli attuali modelli di flusso di calore geotermico, rappresentati più che altro da set di dati che non considerano molte variabili, come ad esempio lo spessore della crosta o la distanza dal punto caldo, utilizzate invece con questo nuovo approccio informatico.
Fonti e approfondimenti
- Machine learning predicts new details of geothermal heat flux beneath the Greenland Ice Sheet | The University of Kansas (IA)
- Predicting the Geothermal Heat Flux in Greenland: A Machine Learning Approach – Rezvanbehbahani – 2017 – Geophysical Research Letters – Wiley Online Library (IA), DOI: 10.1002/2017GL075661
- Autori ricerca: Rezvanbehbahani, S., Stearns, L. A., Kadivar, A., Walker, J. D., van der Veen, C. J.
- Crediti immagine: University of Kansas
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