GOFLOW AI dari UC San Diego memetakan arus laut skala kecil dari citra satelit cuaca

Para peneliti yang dipimpin oleh Scripps Institution of Oceanography di UC San Diego telah mengembangkan GOFLOW, sebuah teknik pembelajaran mendalam yang mengubah citra termal dari satelit cuaca geostasioner menjadi peta arus permukaan laut beresolusi tinggi. Teknologi ini mengungkap fitur-fitur berukuran di bawah 10 kilometer yang berubah dengan cepat, yang krusial bagi iklim, penyerapan panas/karbon, serta ekosistem laut, dengan hasil yang diterbitkan dalam Nature Geoscience (DOI: 10.1038/s41561-026-01943-0).

Luc Lenain, seorang ahli kelautan di Scripps, dan Kaushik Srinivasan (kini di UCLA) memimpin pengembangan GOFLOW—Geostationary Ocean Flow—setelah menemukan pola suhu dinamis dalam data satelit Arus Teluk Atlantik Utara dari tahun 2023. Jaringan saraf ini, yang dilatih menggunakan simulasi arus laut, menganalisis urutan citra termal nyata dari satelit seperti GOES-East (yang diambil setiap lima menit), melacak bagaimana pola tersebut menekuk, meregang, dan bergeser untuk menyimpulkan kecepatan dan arah arus. Rekan penulis penelitian ini termasuk Roy Barkan (Tel Aviv University) dan Nick Pizzo (University of Rhode Island), dengan pendanaan dari Office of Naval Research, NASA, dan European Research Council.

Berbeda dengan satelit orbit kutub tradisional (yang melakukan kunjungan ulang setiap 10 hari), kapal, atau radar (dengan cakupan terbatas), GOFLOW menghasilkan peta per jam untuk fitur skala kecil seperti pusaran air yang mendorong pencampuran vertikal—yang sebelumnya hanya dapat diamati melalui model. Validasi terhadap data kapal di Arus Teluk tahun 2023 menunjukkan kecocokan yang kuat, melampaui metode berbasis topografi dalam hal resolusi.

'Satelit cuaca telah mengamati permukaan laut selama bertahun-tahun,' kata Lenain. 'Terobosannya adalah mempelajari cara mengubah rekaman selang waktu tersebut menjadi peta arus per jam dengan melacak bagaimana pola suhu menekuk, meregang, dan bergerak dari satu jam ke jam berikutnya.' Ia mencatat bahwa hal ini memungkinkan observasi nyata terhadap arus intens yang menjadi kunci dalam studi penyerapan panas dan karbon.

Tidak diperlukan satelit baru, meskipun tutupan awan masih menjadi tantangan. Tim berencana untuk melakukan ekspansi global dan telah merilis data serta kode program tersebut kepada publik.

Artikel Terkait

A major Atlantic Ocean current system that regulates global climate has been slowing down for nearly 20 years. New research provides direct evidence of the decline across a wide area of the North Atlantic.

Dilaporkan oleh AI

A US company has developed autonomous ocean platforms to handle AI computing demands with wave-generated electricity. Panthalassa announced $140 million in funding last week for the project.

Niantic uses images captured through the Pokémon Go app to train Niantic Spatial's geospatial AI model. The model, built on 30 billion urban images, enables centimeter-level location precision for applications like delivery robots. Niantic's terms disclose that such images are banked as mapping data.

Dilaporkan oleh AI

Researchers at the University of Wisconsin-Madison have used advanced plasma simulations to show how large-scale magnetic fields arise from turbulent flows in space. The findings were published in the journal Nature. They offer a new explanation for ordered magnetic structures observed across the universe.

A Google AI trial rerouted hundreds of American Airlines flights from the US to Europe, reducing contrail formation that contributes to global warming. The 17-week study showed a 62 per cent drop in visible contrails for optimised routes. Overall contrail reduction across the trial was 11.6 per cent.

Situs web ini menggunakan cookie

Kami menggunakan cookie untuk analisis guna meningkatkan situs kami. Baca kebijakan privasi kami untuk informasi lebih lanjut.
Tolak