Команда из палеонтологов, астрофизиков и математиков применила методы машинного обучения, использующиеся в астрофизике, чтобы точнее реконструировать климат прошлого по производимым археями соединениям. Исследование опубликовано в журнале Climate of the Past.
Современные морские археи — одноклеточные организмы — производят соединения, называемые GDGT (Glycerol Dialkyl Glycerol Tetraethers, глицериндиалкилглицеринтетраэфир). Однако концентрации этих соединений, которые производят археи, непостоянны и меняются в зависимости от температуры моря. Кроме того, концентрации GDGT в прошлом можно отслеживать с помощью древних морских отложений. Так ученые могут получить представление об изменениях температуры и климата. Сегодня ученые используют параметр TEX86, чтобы характеризовать концентрации GDGT. Но он довольно неточен — точность лучших на сегодняшней день моделей всего около 6 °C. Поэтому исследователи не могут опираться на эти значения для высокоточных измерений древнего климата.
Но точность в теории можно повысить, чем и занялись английские и австралийские ученые. Они применили современные методы машинного обучения, которые первоначально использовались в гравитационно-волновой астрофизике для создания прогнозных моделей слияния черных дыр и нейтронных звезд, чтобы повысить точность определения температуры по измерениям GDGT. Применив разработанный ими способ, исследователи смогли извлечь данные о температуре из концентраций GDGT с точностью 3,6 °C. Это почти в два раза точнее, чем было возможно на предыдущих моделях.
«Моделирование играет ключевую роль в нашем понимании изменения климата Земли в ближайшие десятилетия. Поэтому критически важно откалибровать модели, чтобы наши прогнозы были наиболее точны», — подчеркнул один из авторов исследования, профессор теоретической астрофизики Университета Монаща Илья Мандель.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
