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Die Erfassung von Permafrostveränderungen kann Jahre und manchmal Jahrzehnte dauern, eine Zeitspanne, die nicht mit den Umwälzungen in der sich rasch erwärmenden Arktis mithalten kann. Jetzt werden WissenschafterInnen dank eines von Google finanzierten Projekts eine neue Technologie entwickeln, um diese Veränderungen in Echtzeit zu verfolgen.
Das Unternehmen hat dem in Massachusetts ansässigen Woodwell Climate Research Center einen Zuschuss in Höhe von 5 Millionen Dollar gewährt, um ein System zu entwickeln, das Satellitendaten mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um Veränderungen zu erkennen, sobald sie auftreten. Das Projekt wird von Anna Liljedahl, einer in Alaska ansässigen Woodwell-Klimaforscherin, geleitet.
Es gibt gewichtige Gründe, Veränderungen im Permafrostboden besser zu verfolgen. Das Auftauen des Permafrostbodens hat unzählige Auswirkungen auf den Norden. Dazu gehören kostspielige Schäden an wichtigen Infrastrukturen. In Alaska würden sich die Kosten für den Ersatz aufgetauter Straßen, Start- und Landebahnen und Eisenbahnstrecken unter den derzeitigen Klimabedingungen bis Mitte des Jahrhunderts auf 24,5 Milliarden Dollar belaufen, zeigt eine aktuelle Studie von Forschern der George Washington University.
Ein Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz helfen kann, so Liljedahl, ist die schwierige Aufgabe der Verfolgung der Polygon-Eiskeile, die einen Großteil der arktischen Tundra bedecken. Wissenschaftler haben über 1 Milliarde davon kartiert, aber der Versuch, ihre Veränderungen zu überwachen, wäre ohne die Hilfe von künstlicher Intelligenz überwältigend, sagte sie.
„Die Datensätze, die wir erstellen, sind so groß, dass wir die Hilfe von KI brauchen, um mit den Daten Schritt zu halten und die Informationen, die in den Daten stecken, zu verarbeiten. Die Datensätze sind für uns Menschen zu groß, um sie zu erfassen, selbst wenn alle arktischen Permafrost-untersuchende Forschungsteams aus allen Ländern zusammenkommen würden“, erklärte sie per E-Mail.
Permafrostforscher interessieren sich zum Beispiel dafür, ob Polygone hoch- oder niedrigzentriert sind, weil diese Merkmale auf unterschiedliche Eisschmelzmuster hinweisen. Hochzentrierte Polygone entstehen, wenn umliegende Eiskeile schmelzen, und niedrigzentrierte Polygone entstehen, wenn das Eis im Zentrum schmilzt, so das National Snow and Ice Data Center.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz könnten Computer einzelne Polygone identifizieren und darstellen, feststellen, ob sie niedrig- oder hochzentriert sind, Veränderungen an ihnen erkennen und, falls es Veränderungen gibt, dabei helfen, die Ursache zu bestimmen, wie z. B. ungewöhnliche Sommerhitze, tiefe Schneedecken im Winter, Regenfälle oder Waldbrände, so die Wissenschaftlerin.
„Wenn wir keine künstliche Intelligenz einsetzen würden, würden wir das tun, was wir bereits tun: Wir betrachten isolierte Orte in der Arktis und stellen Vermutungen an, dass diese wenigen Gebiete (0,001% oder weniger der Arktis) die gesamte Arktis repräsentieren. Annahmen sind so unnötig, wenn wir es besser machen können!“ schrieb Liljedahl per E-Mail.
Das Projekt von Woodwell umfasst zahlreiche akademische und wissenschaftliche Partner. Zu den am Projekt beteiligten Einrichtungen in Alaska gehören die University of Alaska Fairbanks und das Alaska Native Tribal Health Consortium. Außerdem wird das Projekt mit dem von Woodwell Climate geleiteten Programm Permafrost Pathways zusammenarbeiten, das von der Arctic Initiative an der Kennedy School of Government der Harvard University und dem Alaska Institute for Justice unterstützt wird.
Yereth Rosen, Alaska Beacon
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