不可預測的海上巨浪會嚴重損壞船隻和近海平台，危及船上工作人員的生命。馬裡蘭大學的一個新系統利用神經網路提供有價值的預警警報。巨浪是指被認為高度至少是周圍最高海浪兩倍的任何海浪，對海上作業人員來說是非常可怕的。 1995 年，一個高達25.6 公尺（84 英尺）的巨浪襲擊了挪威海岸外的北海德勞普納天然氣平台，並被雷射測量工具證實。

2020 年，溫哥華島Ucluelet 海岸附近的一系列浮標記錄了一個17.6 公尺（57.7 英尺）高的巨浪。 2022 年，”維京北極星”號遊輪被破壞性海浪擊中，一名乘客喪生。

儘管2019 年的一項研究發現，破壞性海浪發生的頻率有所降低，但也得出了破壞性海浪越來越嚴重的結論。因此，幫助預測巨浪的系統可以極大地保護海上作業人員的生命安全，他們可以在巨浪來襲前尋求庇護並採取其他預防措施。

去年，哥本哈根大學的研究人員利用人工智慧系統分析了全球158 個地點的浮標數據，解開了這些難以預測的巨浪的複雜成因。研究小組發現，它們是由一個被稱為線性疊加的過程引起的，在這個過程中，兩個波浪系統交叉並相互放大。

研究報告的第一作者迪昂-海夫納（Dion Häfner）當時說：”如果兩個波浪系統在海上相遇的方式增加了產生高波峰和深波谷的幾率，就會產生超大海浪的風險。”

現在，馬裡蘭大學的兩位研究人員再次利用人工智慧分析大量數據，試圖進一步了解破壞性海浪。他們對來自美國大陸和太平洋島嶼沿岸172 個浮標的1400 萬個30 秒長的海面高程測量樣本進行了神經網路訓練。目的是訓練人工智慧系統，使其能夠分析哪些海浪會引發第二輪巨浪。

在測試中，新系統能夠正確辨識未來一分鐘內的破壞性海浪事件，準確率為75%，未來五分鐘內的準確率為73%。

研究人員認為，這些結果可能促成一種預警系統，幫助海上作業人員躲避破壞性海浪的最壞影響，但他們也承認這項工作有其限制。

他們在剛剛發表在《科學報告》（Scientific Reports）雜誌上的研究論文中寫道：”四次破壞性海浪中大約有三次被預測到，這也意味著四次破壞性海浪中有一次沒有被預測到，並且發出了大量錯誤警報。

除了提高人工智慧系統的穩健性，該團隊還表示，在分析中加​​入更多數據，如風速、水深和波浪位置信息，可以幫助它變得更加準確。

“雖然我們方法的成功率令人鼓舞，但利用神經網絡，我們只能對破壞性海浪事件的基本物理原理得出有限的結論，”合著者托馬斯-布呂農（Thomas Breunung）說。 “作為研究人員，我們現在比以往任何時候都更有動力利用類似的方法來深入了解破壞性海浪”。

論文的另一位作者巴拉庫馬爾-巴拉錢德蘭（Balakumar Balachandran）補充說，他們研究中使用的神經網路也可以有更廣泛的應用。

他說：”破壞性海浪是極端事件的一種。我們的數據驅動方法可能有助於理解和預測與氣候變遷和燃燒過程等相關的其他極端事件。”