Le onde anomale sono oggetto di leggenda marittima, ma quando si verificano possono causare molti danni a navi e piattaforme petrolifere. Gli scienziati dell'Università di Victoria e dell'Università di Copenhagen hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per prevederle meglio.
Un'onda anomala, talvolta chiamata "onda mostro", è un'onda oceanica che ha un'altezza più che doppia rispetto alle altre onde circostanti. Nel corso della storia marittima, sono state raccontate molte storie di queste onde che hanno sorpreso le navi.
La prima prova registrata di un'onda anomala è stata catturata nel 1995, quando un'onda di 26 metri si è abbattuta sulla piattaforma petrolifera norvegese Draupner. Da allora, sei navi da crociera sono state colpite da onde anomale.
Tutte hanno subito danni, con alcuni feriti, e un passeggero a bordo della Viking Polaris è morto dopo essere stato colpito nel dicembre 2022.
La natura apparentemente casuale delle onde anomale ha reso difficile per gli scienziati trovare un modo per prevedere quando e dove potrebbero verificarsi. L'applicazione dell'apprendimento automatico a questo problema sta dando risultati promettenti, secondo un nuovo studio di carta di ricerca.
La risposta di un'intelligenza artificiale non è sufficiente
I ricercatori volevano trovare le combinazioni di condizioni oceaniche e meteorologiche che potessero essere identificate come la causa delle onde anomale. Hanno applicato apprendimento automatico all'enorme quantità di dati del Free Ocean Wave Dataset (FOWD).
Il FOWD è un catalogo di oltre 4 miliardi di onde raccolte da boe in 158 località di tutto il mondo, insieme a dati sul vento, sulla temperatura superficiale del mare e sulla pressione barometrica.
La rete neurale addestrata dai ricercatori è stata in grado di prevedere la probabilità che si verifichi un'onda anomala in base a una serie di condizioni oceaniche e meteorologiche.
Questo tipo di predittore AI è una scatola nera. Potrebbe darvi la risposta che cercate, ma spesso non è sufficiente per gli scienziati. Vogliono sapere come si arriva alle sue previsioni.
Gli scienziati amano le equazioni, quindi hanno usato l'apprendimento automatico per crearne una.
Regressione simbolica
La regressione simbolica è una tecnica di apprendimento automatico utilizzata per trovare un'equazione che si adatti a un insieme di dati.
Se la scatola nera dell'intelligenza artificiale emette un 4 ogni volta che si inserisce un 2 e un 8 quando si inserisce un 4, con la regressione simbolica si può capire che l'equazione che approssima ciò che l'intelligenza artificiale sta facendo è, ad esempio, "output = input x 2".
Per trovare l'equazione di previsione delle onde anomale, gli scienziati hanno iniziato con una popolazione di equazioni generate a caso.
Utilizzando l'apprendimento automatico, le equazioni sono state alimentate con gli stessi dati delle onde e sono state ottimizzate e distillate fino a ottenere un'equazione che fornisse gli stessi risultati del modello predittivo dell'intelligenza artificiale.
Grazie a questa equazione, è stato possibile capire quali aspetti delle onde e delle condizioni atmosferiche hanno una relazione causale con il verificarsi delle onde anomale.
Questa ricerca aiuterà meteorologi fornire previsioni più accurate sulle onde anomale e rendere più sicura la navigazione commerciale.
