AI Temukan Lima Wilayah Osean Dinamis yang Meliputi 93,7% Bumi

• Teknik machine learning baru mengidentifikasi hubungan dan pola di laut yang masuk akal.
• Teknik ini mengungkapkan total lima wilayah konsisten dinamis yang membentuk hampir 93,7% laut dunia, bersama dengan parameter fisik yang paling dominan masing-masing.

Sebelum munculnya metode pengamatan dan pemodelan canggih, keadaan fisik/dinamik laut ditentukan dengan menggunakan deskripsi quasi-laminar skala besar seperti aliran Stommel-Arons, resep abisal, atau keseimbangan Sverdrup.

Kemajuan terbaru dalam kemampuan pemodelan dan instrumentasi telah menunjukkan bahwa fisika laut dapat dikarakterisasi oleh variabilitas spasial dan temporal yang rumit. Setiap wilayah di laut memiliki keadaan unik yang bergantung pada beberapa faktor seperti meteorologi lokal, kekerabatan dengan batas barat dan timur, dan lainnya.

Untuk mendeteksi fisika apa yang paling dominan di suatu lokasi, seseorang perlu memeriksa sejumlah besar titik data untuk beberapa parameter, termasuk salinitas, kecepatan, suhu, dan bagaimana hal-hal berubah dengan kedalaman.

Karena tidak mungkin bagi manusia untuk menafsirkan sejumlah data yang besar ini, peneliti MIT telah mengembangkan metode machine learning baru untuk mengidentifikasi hubungan dan pola di laut yang masuk akal.

Apa yang Diselesaikan Algoritma?

Tim penelitian menggunakan ‘Estimating the Circulation and Climate of the Ocean‘ (ECCO) untuk mendapatkan data tentang apa yang terjadi di laut global. ECCO menyediakan variabilitas laut, fisika pantai, siklus biologis, dan geodesi, berdasarkan miliaran parameter yang dicatat dalam dua dekade terakhir.

Referensi: Wiley Online Library | doi:10.1029/2018EA000519 | MIT

Kemudian mereka menerapkan K-means clustering — suatu metode kuantisasi vektor — untuk mendeteksi pola yang kuat dalam data dan menentukan fisika dominan di laut. Hasilnya mengungkapkan total 5 kluster, yang mewakili 5 wilayah konsisten dinamis yang membentuk hampir 93,7% laut dunia.

Kluster terbesar, misalnya, mencakup sekitar 43% laut global: parameter paling dominannya adalah stres angin di permukaan laut yang seimbang dengan torsi di dasar. Parameter ini sebagian besar dicatat dalam girus subpolar dan subtropis di Belahan Bintang Utara, sebagian besar Laut Arkotik, dan sabungan tipis di Laut Selatan.

Laut dikelompokkan berdasarkan parameter yang sama | Kredit: Maike Sonnewald

Demikian pula, 4 kluster lainnya menunjukkan parameter fisik yang dominan dan tepat di mana itu dapat ditemukan di laut global. Sisanya 6,3% area laut cukup sulit untuk ditentukan.

Dalam studi selanjutnya, peneliti akan menggunakan teknik machine learning yang sama dengan data resolusi lebih tinggi untuk melacak sisanya 6,3%. Mereka akan fokus pada faktor yang sensitif terhadap iklim, seperti sirkulasi girus dan pengalikatan.

Baca: Laut Bumi Menyerap 338 Zettajoule Energi Panas dari 1991 hingga 2016

Untuk saat ini, alat ini dapat membantu oceanograf dan ilmuwan memudahkan analisis mereka, membandingkan wilayah dengan yang berperilaku sama, dan memfokuskan penelitian mereka di tempat yang tepat.