人工智能与地球科学社区之间的合作以互惠互利为目的

2024-10-09 16:00:10 英文原文

作者:Lü, Guonian

人工智能正迅速被融入地球科学领域,但地球科学如何造福人工智能却被忽视了。我们呼吁两个学科之间相互平衡,并提高跨学科合作。

参考文献

  1. 里希特斯坦,M. 等人。数据驱动地球系统科学的深度学习和过程理解。自然 566, 195–204 (2019).

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  2. 伯根,K. J., 约翰逊,P. A., 德胡普,M. V. & 贝罗扎,G. C. 数据驱动的机器学习在固体地球科学中的发现。科学 363,eaau0323 (2019).

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  3. 坎普斯-瓦尔斯,G.,图亚,D.,朱,X. X. & 里希特,M. (编者)地球科学中的深度学习:遥感、气候科学和地质科学的全面方法(约翰威利出版社, 2021).

  4. 图亚,D. 等。迈向地球科学数据人工智能分析的集体议程。IEEE地球科学与遥感杂志 9, 88–104 (2021).

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  5. 陈梅等人。深度学习在混合地球表面系统建模中的迭代集成。自然·地球与环境评论 4, 568–581 (2023).

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  6. 赵,T.等.地球科学领域的人工智能:进展、挑战与展望。创新 5, 100691 (2024).

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  7. Bommasani, R. 等人。关于基础模型的机会与风险。预印本于https://arxiv.org/abs/2108.07258 (2021).

  8. 卡克,L. H. 等人。人工智能与气候变化缓解的协调。自然·气候变化 12, 518–527 (2022).

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  11. 卡德威,C.,霍尔,D. M. & 尤尔布里希,U. 人工智能重建缺失的气候信息。自然地球科学 13, 408–413 (2020).

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  12. 赫斯,P.,德鲁克,M.,佩特里,S.,斯特兰德,F. M. &博尔斯,N. 物理约束生成对抗网络在改善地球系统模型降水场方面的应用。自然机器智能 4, 828–839 (2022).

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  13. 伊尔冈,C. 等。通过在地球系统科学中整合人工智能实现神经地球系统建模。自然机器智能 3, 667–674 (2021).

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  14. Runge, J., Gerhardus, A., Varando, G., Eyring, V. & Camps-Valls, G. 时间序列的因果推理。自然·地球与环境评论 4, 487–505 (2023).

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  15. 毕凯等。利用三维神经网络进行准确的中期全球天气预报。自然 619, 533–538 (2023).

    文章  CAS  谷歌学术 

下载参考文献

致谢

M.C.感谢中国国家自然科学基金杰出青年学者项目(资助号42325107)的资助。G.L.感谢中国国家自然科学基金(资助号41930648)和可持续发展目标大数据国际研究中心(资助号CBAS2022GSP08)的资助。N.B.感谢Volkswagen基金会和欧盟“地平线欧洲”研究与创新计划(资助号101137601,项目ClimTip)的资金支持。G.C-V. 感谢欧盟研究理事会(ERC)通过USMILE协同研究补助金(资助号855187)和Horizon Europe项目ELIAS(资助号101120237)提供的支持。

作者信息

作者笔记

  1. 这些作者贡献同等:陈敏,钱珍。

作者和 affiliations(机构信息或所属单位)

  1. 虚拟地理环境教育部重点实验室,南京师范大学,江苏省南京市,中国

    陈敏, 钱震, Josef Strobl, 朱艾兴, 袁林旺, 吕国念

  2. 可持续发展目标大数据国际研究中心,中国北京

    陈敏

  3. 江苏省南京地理信息资源开发与应用协同创新中心,中国江苏南京

    陈敏,袁林旺,吕国宁

  4. 慕尼黑工业大学工程与设计学院地球系统模拟系,德国慕尼黑

    真倩,尼克拉斯·博尔斯 & 腓力普·赫斯

  5. 德国波茨坦气候影响研究所

    甄倩,尼克拉斯·博尔斯 & 菲利普·赫斯

  6. 埃克塞特大学数学系和全球系统研究所,英国埃克塞特市

    Niklas Boers

  7. 墨卡托全球公域与气候变化研究所,德国柏林

    菲利克斯·克鲁茨иг & 张志新

  8. 人类居住区的可持续经济学,柏林工业大学,德国柏林

    菲利克斯·克鲁茨иг & 张志信

  9. 萨塞克斯大学商学院科学政策研究单位(SPRU),英国东萨塞克斯郡

    费利克斯·克鲁茨иг

  10. 瓦伦西亚大学图像处理实验室(IPL),西班牙瓦伦cia

    古斯塔夫·坎普斯-瓦尔斯

  11. 能源、环境与社会综合研究,格罗宁根可持续能源研究所,格罗宁根大学,荷兰格罗宁ген

    克劳斯·胡巴切克

  12. 法国兰维尔海军学院研究所

    克里斯托夫·克拉拉蒙特

  13. 南加州大学多恩斯菲文理学院空间科学研究所,美国加利福尼亚州洛杉矶市

    约翰·P·威尔逊

  14. 南加州大学维特比工程学院土木与环境工程系、计算机科学系及建筑学院长滩校区,美国加利福尼亚州洛杉矶市

    约翰·P·威尔逊

  15. 意大利国家研究委员会,大气污染研究所–佛罗伦萨分部,罗马,意大利

    斯特凡诺·纳塔维

  16. 澳大利亚国立大学堪培拉环境与社会芬纳学院

    安THONY J. 杰克曼(人名部分不提供直译,保持原样)

  17. 悉尼大学地质科学学院EarthByte集团,澳大利亚新南威尔士州悉尼市

    迪特马尔·穆勒 R.

  18. 伦敦大学学院空间分析中心,英国伦敦

    迈克尔·巴蒂

  19. 艾伦图灵研究所,英国伦敦大英图书馆

    迈克尔·巴蒂

  20. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京,中国

    周成虎

  21. 青藏高原地球系统与环境资源国家重点实验室,中国科学院青藏高原研究所,中国北京

    陈发hu(原文中的人名部分“Chen Fahu”可能是一个名字,“Fahu”和“Chen”在直接翻译时没有对应的中文词汇,因此保持不变。如果这是一个拼写错误或者特殊命名,请提供更多信息以获得准确翻译。)

  22. 北京师范大学地理科学学院,中国北京

    乔王

  23. 北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所,中国北京

    范冰璋

  24. 美国亚利桑那州立大学人类进化与社会变革学院和复杂自适应系统学院,坦佩市,美国

    迈克尔·巴顿

  25. 萨尔茨堡大学地理信息学系 – Z_GIS,奥地利萨尔茨堡

    约瑟夫·施特罗布ль

  26. 南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京,中国

    迈克尔·梅德斯

  27. 开普敦大学环境与地理科学系,南非罗德伯斯

    迈克尔·梅多斯

  28. 麻省理工学院感知城市实验室,美国马萨诸塞州剑桥市

    卡洛·拉蒂

  29. 米兰理工大学ABC部门,意大利米兰

    卡洛·拉蒂

  30. 慕尼黑工业大学工程与设计学院地球观测数据科学系,德国慕尼黑

    徐庆松

  31. 中国江苏省南京市东南大学人文学院旅游系

    求是谷

  32. 美国威斯康星大学麦迪逊分校地理系

    朱阿星

  33. 鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,江西师范大学,中国江西省南昌市

    惠林

通讯作者

通信地址为陈敏或者过年吕.

伦理声明

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

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陈,M., 钱, Z., 博尔斯, N.等著述者等人人工智能与地球科学社区之间的合作以互惠互利。自然地科 17, 949–952 (2024). https://doi.org/10.1038/s41561-024-01550-x

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摘要

人工智能正在迅速融入地球科学,但地球科学如何能造福人工智能却被忽视了。基于数据驱动的地球系统科学的深度学习和过程理解。17, 106–108 (2024).文章 CAS 陈 M. 等人。3, 667–674 (2021).文章 Runge J., Gerhardus A., Varando G., Eyring V. & Camps-Valls G. 时间序列的因果推断。Nature 619, 533–538 (2023).文章 CAS 参考文献下载致谢M.C. 感谢中国国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(批准号)资助。

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