AI ทำแผนที่ธารน้ำแข็งทั่วโลก - สำรวจปริมาณน้ำแข็งที่เหลืออยู่

ผลการศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Scientific Data ระบุว่า AI สามารถทำแผนที่ธารน้ำแข็งกว่า 215,000 แห่งทั่วโลก เปิดเผยข้อมูลความหนาของน้ำแข็ง ปริมาตรน้ำแข็งทั้งหมด และพื้นที่ที่ยังมีความไม่แน่นอนสูงได้ 

แบบจำลองดังกล่าวชื่อ IceBoost v2.0 พัฒนาโดย ‘นิกโกโล มาฟเฟตโซลี’ (Niccolò Maffezzoli) นักฟิสิกส์จากมหาวิทยาลัยคา’ฟอสคารีแห่งเวนิส  (Ca’ Foscari University of Venice) ร่วมกับสถาบันวิทยาศาสตร์ขั้วโลกของสภาวิจัยแห่งชาติอิตาลี โดยให้ AI เรียนรู้จากข้อมูลการวัดความหนาของน้ำแข็งมากกว่า 7 ล้านจุด ซึ่งส่วนใหญ่ได้จากเรดาร์ตรวจวัดใต้ผิวน้ำแข็ง ทั้งจากยานสำรวจภาคพื้นดินและเครื่องบินสำรวจ

ข้อมูลจากภารกิจ Operation IceBridge ขององค์การบริหารการบินและอวกาศแห่งชาติ (NASA) เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลสำคัญ โดยชุดข้อมูลที่ใช้ฝึก AI ครอบคลุมธารน้ำแข็ง 1,661 แห่ง อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวคิดเป็นไม่ถึง 1% ของธารน้ำแข็งทั่วโลกที่เคยได้รับการสำรวจความหนาจากภายในโดยตรง

น้ำแข็งทั่วโลกมีอยู่เท่าไร

เมื่อนำ IceBoost ไปใช้กับข้อมูลธารน้ำแข็ง 215,547 แห่งจากฐานข้อมูลธารน้ำแข็ง Randolph Glacier Inventory รุ่นที่ 6 นั้น แบบจำลองประเมินว่า ว่า ธารน้ำแข็งทั่วโลกมีปริมาตรน้ำแข็งรวมประมาณ 150,000 ลูกบาศก์กิโลเมตร

หากน้ำแข็งบนพื้นดินทั้งหมดนี้ละลายหายไป จะทำให้ระดับน้ำทะเลทั่วโลกเพิ่มขึ้นประมาณ 323 มิลลิเมตร หรือ 32.3 เซนติเมตร

ตัวเลขดังกล่าวใกล้เคียงกับการประเมินก่อนหน้านี้ ซึ่งอยู่ที่ 141,000 ลูกบาศก์กิโลเมตรและ 158,000 ลูกบาศก์กิโลเมตร แต่สิ่งที่นักวิจัยมองว่าเป็นความก้าวหน้าสำคัญไม่ใช่เพียงตัวเลขปริมาตรรวม แต่คือการแสดงให้เห็นว่า น้ำแข็งเหล่านั้นกระจายตัวและมีความหนาแตกต่างกันอย่างไร

IceBoost สามารถคาดการณ์ความหนาของน้ำแข็งเป็นรายจุดบนตารางที่มีระยะห่างเพียง 100 เมตร โดยใช้ข้อมูล 26 ปัจจัยในแต่ละจุด เช่น ความลาดชันและความโค้งของพื้นผิว ความเร็วในการเคลื่อนตัวของน้ำแข็ง อุณหภูมิอากาศ รวมถึง ระยะห่างจากพื้นหินและมหาสมุทร

เมื่อทดสอบกับข้อมูลภาคสนามในแถบอาร์กติกตอนเหนือ แบบจำลองมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำกว่าแบบจำลองคู่แข่งประมาณ 20% - 45% ขณะที่พื้นที่อื่น ๆ ให้ผลใกล้เคียงกับแบบจำลองเดิม

หนึ่งในพื้นที่ที่พบความแตกต่างอย่างชัดเจน คือ ที่ราบสูงน้ำแข็ง Geikie Plateau ทางชายฝั่งตะวันออกของกรีนแลนด์ ซึ่ง IceBoost ประเมินว่ามีน้ำแข็งมากกว่าที่แผนที่เดิมเคยระบุไว้เกือบ 2 เท่า โดยบางจุดมีความหนาถึงประมาณ 2 กิโลเมตร

AI บอกด้วยว่าไม่มั่นใจตรงไหน

ไฟล์ข้อมูลของธารน้ำแข็งแต่ละแห่งมาพร้อมชั้นข้อมูลเพิ่มเติม 2 ชั้น ชั้นแรกเป็นค่าความไม่แน่นอนในแต่ละจุด ซึ่งคำนวณจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูลนำเข้าซ้ำ 50 ครั้ง เพื่อดูว่าผลลัพธ์เปลี่ยนแปลงมากน้อยเพียงใด

อีกชั้นหนึ่งเรียกว่า ‘เจนเซน แกป’ (Jensen Gap) ใช้ตรวจสอบว่าความผิดพลาดของข้อมูลนำเข้ามีผลต่อผลลัพธ์ในลักษณะสมมาตรหรือไม่ โดยพบว่าในพื้นที่ที่น้ำแข็งหนาและภูมิประเทศค่อนข้างราบ แบบจำลองมีแนวโน้ม ประเมินความหนาของน้ำแข็งต่ำกว่าความเป็นจริง

นักวิจัย ระบุว่า ความมั่นใจของแบบจำลอง AI สูงที่สุดในพื้นที่อาร์กติก ซึ่งมีข้อมูลเรดาร์ทางอากาศสะสมมานานหลายทศวรรษ แต่ความไม่แน่นอนเพิ่มขึ้นในพื้นที่ภูเขาสูง ธารน้ำแข็งขนาดเล็ก และพื้นที่ละติจูดต่ำที่มีการสำรวจด้วยเรดาร์น้อย

ชี้เป้าพื้นที่ที่ควรสำรวจเพิ่มเติม

แผนที่ความไม่แน่นอนยังสามารถใช้เป็นแนวทางสำหรับการสำรวจภาคสนามครั้งต่อไป โดยพื้นที่ที่มีข้อมูลไม่เพียงพออย่างชัดเจน ได้แก่ เทือกเขาหิมาลัย คาราโครัม (Karakoram) และทุ่งน้ำแข็งปาตาโกเนียทั้งสองแห่ง

พื้นที่เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากน้ำจากหิมะและธารน้ำแข็งเป็นแหล่งสนับสนุนภาคเกษตรกรรม การผลิตไฟฟ้าพลังน้ำ และน้ำดื่มสำหรับประชากรเกือบ 2,000 ล้านคน ทั่วโลก การทราบข้อมูลว่ายังมีน้ำแข็งเหลืออยู่มากเพียงใดจึงมีความสำคัญต่อการวางแผนจัดการน้ำในอนาคต

นักวิจัยยังระบุว่า ธารน้ำแข็งทั่วโลกกำลังสูญเสียน้ำแข็งอย่างรวดเร็ว โดยการประเมินระหว่างประเทศล่าสุดพบว่า ธารน้ำแข็งสูญเสียมวลประมาณ 5% ในช่วง 2 ทศวรรษที่ผ่านมา และบางภูมิภาคสูญเสียมากถึง 39% ขณะที่ธารน้ำแข็งในภูมิภาคสำคัญทั้ง 19 แห่งทั่วโลกต่างมีการสูญเสียสุทธิในปี 2025

ในตอนนี้ ไฟล์ธารน้ำแข็งทั้งหมด 274,531 ชุด รวมถึง แบบจำลองที่ผ่านการฝึกและชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึก ถูกเปิดให้ใช้งานอย่างเสรี ขณะที่มีการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันที่เปิดให้ผู้ใช้เลือกธารน้ำแข็งแต่ละแห่งเพื่อดูแผนที่ความหนาของน้ำแข็งได้

ขณะที่นักวิจัยจากโครงการ Glacier Model Intercomparison Project ซึ่งข้อมูลแบบจำลองถูกนำไปใช้ในการประเมินของ IPCC วางแผนใช้ IceBoost v2.0 เป็นข้อมูลอ้างอิงเกี่ยวกับสภาพน้ำแข็งในปัจจุบัน

ที่มา : Earth