Forskere baner vejen for tidlig fremskrivning af isfri somre i Arktis
IcyAlert er navnet på et forskningssamarbejde mellem DMI, DTU og Det Kongelige Meteorologiske Institut i Belgien, som nu bliver en realitet takket være Novo Nordisk Fondens Grand AI Challenge. Målet er langsigtede prognoser for havisen i Arktis
27. juni 2025. Arktis opvarmes næsten fire gange hurtigere end det globale gennemsnit, og sommerhavisen forsvinder hurtigt. Forskere advarer om, at vi i 2030’erne kan stå over for den første isfri sommer i Det Arktiske Ocean. Det vil ikke kun påvirke polare økosystemer og lokale samfund – det kan også forstærke ekstreme vejrforhold som hedebølger, storme og kraftige regnskyl på den nordlige halvkugle.
For at forberede os på dette samler et nyt forskningsinitiativ, IcyAlert, klimamodellører, AI-eksperter og klimaforskere med speciale i årsagsanalyse for at skabe et avanceret varslingssystem for tab af havis i Arktis.
Projektet har til formål at forbedre forudsigelsen af fremtidige isfrie somre og deres klimapåvirkninger, så samfundene får tid til at forberede sig.
IcyAlert finansieres af Novo Nordisk Fonden med 40 millioner kroner og får privilegeret adgang til AI-supercomputeren Gefion, hvilket muliggør udvikling, træning og implementering af store AI-modeller til klimaprognoser.
Når først systemet er færdigt, skal det kunne afvikles på en almindelig computer.
– Havis er ikke kun et lokalt fænomen, dens forsvinden kan forstærke den globale klimafeedback, ændre atmosfærisk cirkulation og ekstreme vejrmønstre langt uden for regionen. IcyAlert er designet til at levere viden og tidlige advarsler, som samfundet kan handle på, siger projektleder Tian Tian fra Danmarks Meteorologiske Institut.
Eksperter fra tre institutioner
Projektet bruger klimamodeller, kunstig intelligens og årsagsanalyse.
Ved at kombinere de nyeste teknikker inden for kunstig intelligens med avancerede globale klimamodeller og analyse af de styrende faktorer søger IcyAlert at identificere de vigtigste drivkræfter, der typisk går forud for isfrie somre. Systemet integrerer satellitobservationer med oceaniske og atmosfæriske reanalysedata for at levere både næste års sæsonprognoser og scenariebaserede tidlige advarsler om isfrie begivenheder efter 2030.
Tre institutioner leder indsatsen: DMI (Danmarks Meteorologiske Institut), DTU Compute (Danmarks Tekniske Universitet) og RMI (Det Kongelige Meteorologiske Institut i Belgien). Hver institution bidrager med ekspertise, der spænder fra havismodellering og tiårige klimaprognoser til storskala kunstig intelligens, kausal analyse og ikke-lineær dynamik.
I modsætning til traditionelle klimamodeller, som kræver enorm regnekraft og typisk kører med grove opløsninger på omkring 100 km – hvilket gør det vanskeligt at indfange lokale klimarisici – muliggøres deep learning-modeller forudsigelser på km-skala, hvor beregningerne kommer meget hurtigere. IcyAlert bruger et hybrid AI-framework bygget på DMI’s EC-Earth-tiårsprognosesystem med AI-forbedret initialisering og kausalanalyse for at sikre pålidelige og fortolkelige prognoser.
Fra ændringer i havisen i Arktis til globale konsekvenser
Tab af havis i Arktis har allerede gjort skibsruter mere tilgængelige og øget menneskelig aktivitet i polarregionerne.
Men med is tabet følger stigende risici: drivende is, marine hedebølger, storme og trusler mod biodiversiteten. Også oprindelige samfund og globale fødevaresystemer kan blive påvirket.
IcyAlert har til formål at kvantificere disse kaskadeeffekter ved hjælp af kausale netværk, der kan spore, hvordan ændringer i Arktis fører til klimaforstyrrelser langt uden for den arktiske region.
Prototype i 2028
IcyAlert-projektet løber indtil 2031, men de første prototypeprognoser og kausale kort forventes at være klar i 2028.
Disse værktøjer vil blive brugt i videnskabelige vurderinger og politisk rådgivning i overensstemmelse med den næste vurderingsrapport (AR7) fra FN’s Klimapanel.
– På lang sigt er målet at integrere IcyAlert i internationale klimaprogrammer og risikoplanlægningsværktøjer. Vi ønsker at skabe noget, der ikke kun er nøjagtigt, men også brugbart på tværs af sektorer og regioner, siger Tian Tian.
- IcyAlert: Intelligent tidlig varsling af klimaforandringer for isfri somre i Arktis
- Formålet er at forudsige isfri somre i Arktis i god tid, så samfundene har tid til at forberede sig
- Tværfagligt projekt finansieret af Novo Nordisk Fonden
- IcyAlert kombinerer fysikbaseret klimamodellering med AI-værktøjer som GenCast og IceNet samt kausal analyse.
- GenCast bruger grafiske neurale netværk og diffusionsmodeller til globale korttidsprognoser, mens IceNet anvender konvolutionelle og U-Net-arkitekturer til arktiske sæsonprognoser.
- Begge metoder reducerer beregningstiden drastisk i forhold til traditionelle modeller og tilbyder samtidig en højere rumlig opløsning.
- Kausal modellering hjælper med at sikre, at prognoserne er baseret på reelle fysiske mekanismer og kan udvide prognosernes rækkevidde ud over de typiske få måneders grænser.
- IcyAlert ledes af Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) i samarbejde med Danmarks Tekniske Universitet (DTU) og Det Kongelige Meteorologiske Institut i Belgien (RMI).
- Samarbejdet støttes af Novo Nordisk Fonden gennem Grand AI Challenge 2025, der fremmer tværfaglig innovation inden for klimavidenskab og dataanalyse.
- DMI bidrager med dyb viden om havismodellering, tiårsprognoser og satellitbaserede klimadata samt erfaring med offentliggørelse og hosting af CMIP6-data.
- DTU bidrager med banebrydende ekspertise inden for kunstig intelligens, maskinlæring og højtydende databehandling.
- RMI bidrager med sin ekspertise inden for kausalanalyse, ikke-lineær dynamik og klimatologiske informationstjenester.
- Sammen dækker holdene en unik blanding af klimavidenskab, datadrevet analyse og operationelle prognoser.
DMI Kommunikation
