传统上，科学家一般通过人工操作来分析卫星传回图像中的冰山数据，以达到对大型冰山进行定位、监测其规模并对冰山融水定期进行量化的目的。但由于卫星拍摄的图像中，冰山、海冰和云层在颜色和轮廓上都不容易清晰分辨，导致人工图像识别、数据处理费时费力。

　　来自英国利兹大学等机构的研究人员开发出一款基于神经网络的人工智能模型，可在0.01秒内准确地借助海量卫星图像数据绘制出南极大型冰山分布图。

　　据论文介绍，开发过程中，研究人员首先利用欧洲“哨兵1号”地球观测卫星拍摄的南极在不同环境下的大量图像作为训练素材，同时与科学家手动导出的冰山轮廓图进行对比，当模型达到最佳性能时，训练会自动停止。

　　随后研究人员将这一人工智能模型在7座冰山上进行测试，这些冰山的面积从54平方公里到1052平方公里不等，测试结果显示其准确率高达99%。研究团队还编制了一个多样化的数据集，其中每座冰山会有15张到46张图像，时间覆盖2014年至2020年的不同季节。

　　论文说，借助人工智能可更快速、更精确地自动监测冰山规模，从而帮助研究人员便捷地观测大型冰山的变化情况。