Dijital ikiz, gerçek zamanlı sensörler ve yapay zeka kullanarak Alaska’nın permafrost değişikliklerini tahmin ediyor

Dünyanın dört bir yanındaki topluluklar, Kuzey Kutbu gibi soğuk ortamların yıl boyunca donmuş topraklarında yaşamaya uyum sağladı. Ancak artan sıcaklıklar yeni bir sorunu da beraberinde getirdi: Evlerin ve yolların altındaki zemin erimeye başladığında ne olur?

Bu ortamların nasıl değiştiğini daha iyi anlamak için, Penn State’deki araştırmacıların önderlik ettiği disiplinlerarası bir mühendis ve yer bilimci ekibi, donmuş toprağın fiziksel özelliklerini tahmin etmek için gerçek zamanlı ölçümleri ve yapay zekayı (AI) kullanabilen, permafrost adı verilen hesaplamalı bir çerçeve geliştirdi.

Türünde yayınlanan ilk çalışmalardan biri olan Jeofizik Araştırma Dergisi: Dünya Yüzeyi ve “Eos Magazine”de yer alan ekip, çerçevesini Amerika Birleşik Devletleri’nin en kuzeyindeki şehir olan Utqiaġvik, Alaska’daki belirli bir yol setine uyguladı. Araştırmacılar, permafrost’un termal özelliklerini tüyler ürpertici bir doğrulukla yeniden yarattılar ve iklim değişikliğinin dünya çapında permafrost’u nasıl etkileyebileceğine dair daha doğru tahminlere giden yolu açtılar.

Permafrost’un çözülmesi neden önemlidir?

Penn State’de inşaat mühendisliği profesörü ve çalışmanın ilgili yazarı Ming Xiao’ya göre, Dünya’da artan sıcaklıklar dünyanın pek çok bölgesinde permafrostun hızla erimesine neden oluyor ve zemin sıcaklıkları her on yılda neredeyse 2°F’a kadar artıyor. Bu çözülme, hareketsiz bakteri türlerinin veya büyük karbondioksit emisyonlarının atmosfere salınmasına neden olarak küresel ısınmayı daha da hızlandırabilir. Ek olarak, eğer bu eğilim devam ederse, Kuzey Kutbu toplulukları ve hükümetleri önümüzdeki onyıllarda milyarlarca dolarlık altyapı hasarıyla karşılaşabilir.

Xiao, “Permafrost’u benzersiz kılan şey, büyük ölçüde buzdan oluşmasıdır” dedi. “Bu buz eridikçe suya dönüşüyor. Bu, erimiş permafrost’u çok zayıf bir toprak haline getiriyor; çok çamurlu hale geliyor ve bu da, içinde veya üzerinde inşa edilmiş yollar, binalar veya boru hatları gibi altyapının stabilitesini tehlikeye atabilir.”

Kalıcı don bozulmasını tahmin etmeye yönelik standart yöntemler, büyük miktarda hesaplama gücü ve mevcut veriler gerektirir. Yapay zeka destekli modellemenin daha verimli olduğu kanıtlandı ancak Xiao, bu modellerin ilk eğitim verilerinin ötesinde uygulandığında genellikle kötü performans gösterdiğini açıkladı.

Bununla birlikte, Penn State’de yer bilimleri profesörü ve çalışmanın ortak yazarı Tieyuan Zhu’nun bir çalışma partisinde “kazara gerçekleşen bir konuşma” olarak tanımladığı şey aracılığıyla, Xiao’nun ekibi, Penn State’te hesaplama maliyeti ile tahmin kalitesi arasında bir denge kurmaya yardımcı olabilecek başka araştırmaların da devam ettiğini fark etti.

Zhu, “Ekibimin araştırması, jeolojiyi daha iyi incelemek için fiber optik kabloya yerleştirilmiş gelişmiş sismik sıcaklık sensörlerini kullanıyor” dedi. “Barbeküdeki bir sohbet sırasında Xiao, araştırmamızın Kuzey Kutbu’ndaki permafrost’un nasıl değiştiğini anlamak ve tahmin etmek için doğru, fizik bilgisine dayalı bir yöntem oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini fark etti.”

Dijital ikiz nasıl çalışır?

Bu çerçeve, bir alanın veya nesnenin son derece doğru, gerçek zamanlı bir simülasyonunu oluşturmak için terabaytlarca veriyi işleyen dijital ikiz olarak bilinir. Bu simülasyonlar, mekanik veya biyomedikal mühendislik gibi diğer alanlarda da yaygınlaştı ancak Xiao, bu konseptin permafrost izlemesine uygulanmasının daha önce düşünülmediğini söyledi.

Bu çalışma için ekip, yerden termal ve sismik verileri toplayabilen bir çift 1 kilometre uzunluğunda (0,6 mil uzunluğunda) fiber optik kablo gömdü. Bu kabloların kısa bir bölümü bir yol seti boyunca uzanıyor ve Eylül 2021’den Haziran 2024’e kadar sıcaklık ve sismik verileri topluyor. Araştırmacılar daha sonra verilerin bir kısmını ikizi inşa etmek için temel olarak kullandılar.

Çerçeve, bilgiyi iki ayrı model aracılığıyla işleyerek çalışır. Mevcut verilerde görülen desenlere dayanarak ısının yerden nasıl aktarıldığını tahmin etmek için çeşitli karmaşık denklemler, matematiksel işlevler ve yapay zeka destekli makine öğrenimi kullanılıyor. Diğeri, ilk modelin hesaplamalarına bilgi sağlayan gerçek zamanlı verileri izlemek ve toplamak için fiber optik kabloları kullanıyor.

Bu iki model, bire bir simülasyona olabildiğince yakın bir simülasyon oluşturmak için sürekli olarak güncellenen verilerle entegre edilmiştir. Xiao, bu tahminleri fiziksel ölçümlerle bilgilendirerek ekibin gerçek zamanlı verilerle güncellenen bir simülasyon oluşturabileceğini söyledi.

Xiao, “Bu, Kuzey Kutbu’ndaki önceki iş izleme altyapımıza dijital ikiz modelini uygulamaya yönelik ilk girişimdir” dedi. “Yeni veriler geldikçe çerçevemiz, toprakta ısı transferinin ne kadar hızlı olduğu da dahil olmak üzere matematiksel modeldeki bazı önemli parametreleri güncelliyor.”

Sonuçlar ve sonraki adımlar

Ekip, bu yaklaşımın, setin permafrostunun, donmamış su içeriği, zemin sıcaklığındaki değişiklikler ve ısının zeminde nasıl hareket ettiği gibi ayrıntılı fiziksel özelliklerini daha doğru bir şekilde tahmin etmelerine olanak sağladığını buldu. Modellerini zaman içinde güncelledikçe, tahmin doğruluğunu hem dijital ikiz tarafından üretilen önceki okumalarla hem de doğrudan sahadan alınan ölçümlerle karşılaştırdılar; ikizin gerçek dünya verileriyle güncellenmesiyle tahminlerinin daha sonra setten alınan gerçek ölçümlerle daha yakından eşleştiğini gözlemlediler.

Dijital ikiz belirli bir yol setini simüle etse de Xiao, fikir ve sürecin soğuk bölgelerdeki diğer altyapı izleme işlemlerine geniş ölçüde aktarılabileceğini söyledi. Ekip, ileriye dönük olarak veri toplamaya ve çerçevesini geliştirmeye devam etmeyi planlıyor.

Xiao, “Fiber optik kablolar toprakta kalacak, dolayısıyla veri toplamaya devam etmek için harika bir fırsat” dedi. “Diyelim ki 10 yıllık veriye daha sahip olursak, bu daha geniş bilimsel topluluk için son derece değerli olacaktır. Daha iyi tahmin modelleri geliştirmemize yardımcı olacaktır.”