利用人工智能推进地球科学
随着人工智能（AI）技术的不断进步，特别是在生成性AI工具如ChatGPT的出现后，公众对AI的认识和兴趣有了显著提升。这种趋势在地球科学领域也得到了体现，自2015年以来，地球科学家开始越来越多地采用机器学习等AI方法来处理和分析地球科学数据。《自然·地球科学》杂志自2021年以来发表的AI相关研究文章数量的增加，反映了这一趋势。这些文章不仅展示了AI在地球科学中的潜力，还强调了AI工具在分析多样化的地球科学数据源和类型方面的能力，包括从简单的分类算法到复杂的深度学习模型。
AI技术在地球科学中的应用，特别是在处理大规模数据集方面，显示出了其独特的优势。这些数据集往往超出了传统方法的处理能力，而AI提供了一种高效的解决方案。AI技术不仅能够提高数据处理的效率，还能够通过分析确定影响变量的主要因素，从而提供对地球科学过程的深入见解。例如，在气候模型和环境监测中，AI可以帮助识别和预测模式，这对于理解气候变化和环境变化至关重要。
然而，尽管AI技术提供了许多好处，但在将其应用于地球科学时也面临着挑战。地球科学数据集通常具有多模态性和偏见，这使得使用AI工具进行分析变得复杂。此外，现实世界的过程往往是非线性和复杂的，这要求AI模型必须能够处理这种复杂性。在某些情况下，可以通过将AI工具与物理模型集成来克服这些挑战，这种方法在多尺度地球系统建模中显示出了潜力。
另一个挑战是地球科学界对AI的经验和知识有限。这种知识和经验的缺乏可能导致AI的不恰当使用，从而产生有缺陷的结果，并使得对AI在地球科学中的应用进行彻底审查变得困难。为了解决这一挑战，需要改革教育和研究政策，优先考虑教授和资助将AI应用于地球科学的研究。跨学科合作和教育被认为是解决这一挑战的关键，因为它们可以促进AI和地球科学的发展，并帮助地球科学为AI研究提供新的视角和数据。
尽管AI提供了巨大的潜力和机会，但数据和过程的复杂性以及对AI的不熟悉，导致研究社区对地球科学中AI的使用缺乏信任。为了提高这种信任，透明度变得至关重要。透明度要求数据、代码和模型的可访问性，以及使用物理可解释的AI方法，而不是不透明的“黑箱”方法。《自然·地球科学》鼓励在其发表的论文中保持这种透明度，要求数据符合FAIR原则，并支持代码的共享和同行评审。
AI为地球科学提供了巨大的机会，但也带来了巨大的挑战。为了实现AI在地球科学中的潜力，需要共同努力，教育和装备地球科学家，使他们具备理解AI及其局限性所需的知识和专业知识，并培养透明度文化。这包括改革教育和研究政策，优先考虑AI在地球科学中的应用，以及促进跨学科合作和教育。通过这些努力，AI有望在地球科学中发挥更大的作用，帮助我们更好地理解和预测我们的地球系统。
参考来源：
Advancing geoscience with AI. Nat. Geosci. 17, 947 (2024). https://doi.org/10.1038/s41561-024-01572-5IF: 15.7 Q1
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