Klimaforschung: Wissenschaftler tracken Eisberg-Lebenszyklus mit KI

Das Abschmelzen sowie Abbrüche von Eisbergen können Einfluss auf das Klima haben. Deshalb tracken Forscher sie mit KI, um Daten für Vorhersagen zu erhalten.

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Eisberg im Wasser

(Bild: Michal Balada/Shutterstock.com)

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This article is also available in English. It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Wissenschaftler des British Antarctic Survey (BAS) haben ein Tool mit Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, mit dessen Hilfe sie automatisiert den Lebenszyklus von Eisbergen bei ihrer Reise durch die Weltmeere verfolgen kann. Die Forscher können so überwachen, wohin sie sich bewegen, wie sie abschmelzen, zerbrechen und sich gegebenenfalls auch wieder zusammenfügen. Mit diesen Informationen können detaillierte „Stammbäume“ der Eisberge erstellt werden und Rückschlüsse auf deren Einfluss auf das Ökosystem gezogen werden.

Das KI-System des BAS wertet Satellitenbilder aus und identifiziert dabei einzelne Eisberge. Ihnen wird dabei durch Analyse der charakteristischen geometrischen Formen der Eisberge eine eindeutige Identität zugeordnet. Danach wertet das System regelmäßig über einen bestimmten Zeitraum neue Satellitenfotos aus und bestimmt die Veränderungen der Eisformation, die sich etwa durch Abschmelzen und Abbrüche ergeben. Die abgebrochenen Teile werden dann ebenfalls verfolgt und bleiben dem ursprünglichen Eisberg als dessen „Kindern“ zugeordnet.

Die Verfolgung der Eisberge, der Abbrüche und deren Abschmelzen, bei denen größere Mengen Süßwasser in die Ozeane gelangen, ist deshalb von Bedeutung, weil dadurch Meeresströmungen verändert werden können. Das kann großen Einfluss auf die maritimen Ökosysteme und das globale Klima haben.

Bislang konnten die Wissenschaftler nur einige wenige große Eisberge verfolgen. Mit dem KI-System ist eine kontinuierliche Beobachtung möglich. „Das Spannende daran ist, dass wir damit endlich die Beobachtungen erhalten, die uns bisher gefehlt haben. Wir sind davon abgekommen, nur einige wenige berühmte Eisberge zu verfolgen, und erstellen nun vollständige Stammbäume. Zum ersten Mal können wir sehen, woher jedes Fragment stammt, wohin es gelangt und warum dies für das Klima von Bedeutung ist“, sagt Ben Evans, Experte für maschinelles Lernen beim BAS.

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Erste Tests der Technik anhand von Beobachtungen arktischer Eisberge, die vom Petermann-Gletscher und anderen Teilen von Nordwestgrönland abgebrochen waren, verliefen vielversprechend. Das System kann so aufzeigen, an welchen Stellen das Schmelzwasser in die Ozeane gelangt. Diese Informationen können dann zur Verbesserung globaler Klima- und Ozeanmodelle, wie etwa das europäische Ozean-Modell Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO), genutzt werden. Das NEMO-Modell ist Teil des UK Earth System Models (UKESM), einem Erdsystemmodell, mit dem unter anderem Vorhersagen getroffen werden können, wie sich der polare Eisverlust aufgrund der Klimaerwärmung auswirken wird.

Die ermittelten Daten zu den Eisbergen können auch in der Schifffahrt verwendet werden, etwa um in polaren Gewässern Eisbergbewegungen frühzeitig zu erkennen und darauf reagieren zu können.

(olb)