Учёные из Тель-Авивского университета представили систему GOFLOW — алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный реконструировать скрытую динамику океанических течений по спутниковым данным. Новая технология позволяет отслеживать перемещения воды в масштабах, которые ранее были практически недоступны для прямого наблюдения, что критически важно для понимания климатических изменений и процессов теплообмена между океаном и атмосферой.
Мировой океан, занимающий более 70% поверхности планеты, выступает главным регулятором климата. Если глобальные течения, такие как Гольфстрим, изучены достаточно хорошо, то локальные турбулентные процессы в масштабах менее нескольких десятков километров до сих пор оставались «слепой зоной» для спутниковой океанографии из-за технических ограничений сенсоров.
В основе работы GOFLOW лежит машинное обучение на базе передовых компьютерных симуляций океана. Анализируя серии инфракрасных снимков поверхности, фиксирующих малейшие перепады температуры воды, ИИ восстанавливает векторное поле течений. В отличие от классических методов, опирающихся на упрощённые физические модели, нейросеть выявляет сложные нелинейные структуры потоков, которые прежде ускользали от внимания исследователей.
Применение системы позволило ученым детально проанализировать динамику Гольфстрима на участках менее 30 км. Были зафиксированы резкие температурные градиенты, зоны схождения потоков и вертикальные перемещения водных масс — ключевые механизмы, отвечающие за перемешивание толщи воды и интенсивность газообмена с атмосферой. Важным достижением стала возможность получения прямых спутниковых оценок горизонтальной дивергенции течений, что раньше требовало либо дорогостоящих контактных измерений, либо сложных вычислений.
Авторы разработки подчеркивают: понимание этих локальных процессов необходимо для точного моделирования глобального климата. Движение водных масс напрямую влияет на поведение штормов, температурный режим регионов, темпы поглощения океаном углекислого газа и распространение морских загрязнений. Внедрение GOFLOW в современные метеорологические комплексы позволит существенно повысить точность прогнозов погоды и долгосрочных климатических сценариев.
