Die Kartierung von Eisbergen ist eine mühsame Sache. Die Umrisse eines einzelnen Eisbergs zuverlässig zu erkennen und ihn von der Küstenlinie oder einfach umhertreibendem Eis zu differenzieren, ist schwierig.

Natürlich können geschulte Menschen diese Arbeit sehr zuverlässig abwickeln. Sie ist indes überaus zeitintensiv und mühsam, speziell, wenn Vorgänge mehrfach wiederholt werden müssen.

Bislang eingesetzte automatisierte Systeme hatten häufig Schwierigkeiten, Eisberge von anderen Merkmalen auf dem Bild zu unterscheiden. Das neue KI-System namens U-Net kombiniert die Genauigkeit der manuellen Erkennung mit der Geschwindigkeit der maschinellen Erfassung.

Eisberge sind für die Forschung besonders interessant, weil sie erhebliche Auswirkungen auf die polare Umwelt haben. Dabei geht es zum einen um die Gewährleistung der Sicherheit der Schifffahrt – immerhin können manche Eisberge so groß wie kleine Länder sein.

Zum anderen geht es um wissenschaftliche Erkenntnisse. Denn wenn Eisberge schmelzen, geben sie Nährstoffe und Süßwasser in die Meere ab, was sich auf die marinen Ökosysteme auswirken kann.

Anne Braakmann-Folgmann, die die Studie im Rahmen ihrer Doktorarbeit am Zentrum für Polarbeobachtung und -überwachung der Universität Leeds leitete, schreibt: „Eisberge gibt es in schwer zugänglichen Teilen der Welt, und Satelliten sind nicht nur ein fantastisches Instrument, um zu beobachten, wo sie sich befinden, sie können den Wissenschaftlern auch helfen, den Prozess zu verstehen, wie sie schmelzen und schließlich auseinanderbrechen.“

Braakmann-Folgmann und ihre Kolleg:innen verwendeten ein neuronales Netz namens U-Net und trainierten einen Computer darauf, die Umrisse von Eisbergen auf Bildern der Sentinel-1-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation genau zu erfassen.

Braakmann-Folgmann ist zuversichtlich, dass die Technologie zu neuen Eisberg-Informationsdiensten führen könnte. Derzeitige Kartierungsdienste seien eingeschränkt und zeigten nur den Mittelpunkt oder die zentrale Lage und Länge von Eisbergen. Der neue KI-Ansatz könnte hingegen auch ihre Umrisse und Fläche berechnen.

„Die Möglichkeit, die Ausdehnung von Eisbergen mit höherer Geschwindigkeit und Genauigkeit automatisch zu kartieren, ebnet den Weg für einen operativen Dienst, der regelmäßig und automatisch Eisbergumrisse liefert. Die Kombination mit Messungen der Eisbergdicke ermöglicht es den Wissenschaftlern auch, zu überwachen, wo riesige Eisberge große Mengen an Süßwasser in die Ozeane ablassen“, schwärmt die Forscher:in.

Das neue System wurde anhand von Satellitenbildern von sieben Eisbergen getestet, die alle zwischen der Größe der Stadt Bern (54 Quadratkilometer) und Hongkong (1.052 Quadratkilometer) lagen.

Mitautor und Professor Andrew Shepherd ergänzt: „Diese Studie zeigt, dass maschinelles Lernen es Wissenschaftlern ermöglichen wird, entlegene und schwer zugängliche Teile der Welt fast in Echtzeit zu überwachen. Und mit maschinellem Lernen wird der Algorithmus immer genauer werden, da er aus Fehlern bei der Interpretation von Satellitenbildern lernt.“

Die Studie mit dem Titel Mapping the Extent of Giant Antarctic Icebergs with Deep Learning wurde in der Zeitschrift The Cryosphere veröffentlicht.