Nytt AI-verktøy forutsier drepende bølger 5 minutter i forveien

Uhyrlige bølger er store, merkelige vannstrekninger, beryktet for å dukke opp fra ingenting og legge bakholdsangrep på uheldige skip og sjømenn, og har blitt et mareritt for sjøfolk. Foto: @National Geographic Education

Mer enn dobbelt så høye som omkringliggende bølger, kan skurkebølger dannes når konvergerende bølger forsterker hverandre og skaper én enkelt gigantisk bølge, eller når havstrømmer komprimerer bølger til store skurkebølger. Foto: @Monterey Boats.

Selv om det erkjent at det finnes dødelige bølger til sjøs, er det ikke blitt publisert noen nyheter, bulletiner eller prognoser spesifikt for denne typen bølger. Foto: @New Scientist.

Ifølge oseanograf EG Didenkulova drepte uønskede bølger minst 386 mennesker og senket 24 skip mellom 2011 og 2018 (data fra «Rogue Wave Catalogue of the World Ocean from 2011 to 2018, as reported by media sources»). Foto: @Southern Boating.

Selv om forskere over tid har lagt merke til at det finnes visse teknologiske modellforslag som kan forutsi risikoen for disse plutselige høye bølgene, er det ennå ikke utviklet noen effektiv prediksjonsalgoritme i praksis. Foto: @American Oceans.

Men nå sier maskiningeniørene Thomas Breunung og Balakumar Balachandran fra University of Maryland i College Park at en ny AI-modell kan forutsi de fleste av disse plutselige drepende bølgene fem minutter i forveien. Foto: @Jagran Josh.

Ved å bruke omtrent 16 millioner datapunkter samlet inn over en periode av et nettverk av 172 havbøyer lokalisert nær kysten av det kontinentale USA og Stillehavsøyene , trente Breunung og Balachandran et AI-program for å oppdage og skille spesifikke bølgemønstre som går forut for uønskede bølger. Foto: @Phys.

I testing forutså AI-programmet nøyaktig tre av fire dreperbølger som traff bøyene ett minutt i forveien. Foto: @SPIE.

I tillegg forutså dette AI-programmet nøyaktig at 7 av 10 dreperbølger ville treffe bøyene 5 til 7 minutter i forveien. Foto: @ Semantic Scholar.

Maskiningeniør Thomas Breunung la til at det å utnytte kraftigere AI-arkitekturer, kombinert med mer treningsdata, kan gi enda høyere nøyaktighet over lengre tid. Bilde: @ BBC Science Focus Magazine.

Forskerne sier at AI-systemets nøyaktighet og varslingstid kan forbedres ytterligere ved å innlemme fysiske data som vanndybde, vindhastighet og bøyeplassering. Fremtidig forskning kan også muliggjøre forutsigelser av høyden på innkommende rovbølger, eller det nøyaktige tidspunktet de kan oppstå. Foto: @ University of Melbourne.