利用人工智能(AI)来帮助收集、理解和分析大量信息，有可能彻底改变我们观察、理解和预测地球系统过程的能力。芭乐app免费无限观看版下载
研究人员和科学家正在共同努力，应用人工智能和机器学习(ML)等建模技术来推进地球和环境科学。具体来说，一个由科学家和专家组成的小组旨在将现代技术整合到地球系统模型、观测和理论的工作中，并提供计算能力，以提供更快、更准确和更明智、更灵活的决策。
在美国能源部(DOE)生物与环境研究办公室(BER)和能源部高级科学计算研究项目以及社区专家的合作下，地球系统可预测性人工智能(AI4ESP)研讨会于2021年10月至12月举行。为期五周的虚拟研讨会探讨了一种基础设施的挑战和发展，这种基础设施将最好地将技术能力和现场的人类活动以及实验室中的计算资源结合起来。BER将这一过程发展为“模型-实验”范式，或称ModEx。
“有效改善地球系统的可预测性需要在整个ModEx环境中取得根本性的进步。此次研讨会为科学界和应用界提供了一个跨学科和跨任务的机会，以合作了解所需的进步，”AI4ESP负责人Nicki Hickmon说，他是美国能源部阿贡国家实验室科学用户设施大气辐射测量办公室的副主任。
根据一份新发布的总结AI4ESP研讨会的报告，该活动汇集了来自私营和公共部门的700多名参与者，其中包括来自地球和环境科学、计算和人工智能的代表。来自世界各地112个机构的640名作者提供了156份白皮书，约100名专家共同设计了此次研讨会。
信息被缩小到与该周期内的综合水循环和极端天气现象有关的17个主题。专家们讨论了与地球系统预测有关的九个焦点问题，包括涉及水文学、流域科学和海岸动力学的会议bt天堂在线最新版官网;大气、陆地、海洋和冰;以及气候变化和极端气候。在整个会议中，参与者探索了人工智能的潜力，使用神经网络、知识知情的机器学习、人工智能架构和协同设计等工具来解锁科学发现。
在每次会议中，研究人员都确定了支持革命性人工智能技术和基础设施需求的挑战，这些技术和基础设施可用于管理环境科学领域的复杂工作。
美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的研究科学家Charu Varadharajan说:“我们需要新的人工智能方法，结合过程理解和尊重物理定律，使地球系统行为的预测在未来的气候制度下可扩展、可靠和适用。”他领导了实验室的地球人工智能和数据项目领域。“这次研讨会在讨论人工智能如何结合能源部的ModEx方法改进模型、观察和理论方面是独一无二的。”
“讲习班和报告使我们能够为每个协调中心制定综合框架发展的2年、5年和10年目标。我们还确定了地球科学、计算科学以及围绕AI4ESP任务的计划和文化变革的优先事项。”
专家们列出了一份全面的机会清单，人工智能研究和开发可以帮助应对地球科学面临的一些最大挑战。这些挑战包括管理和分析大量数据，以增强观察和预测极端事件的能力，并促进将人类活动整合到理论和模型中。
合欢app下载汅api免费秋葵网站美国能源部橡树岭国家实验室计算地球科学小组负责人福莱斯特·霍夫曼说:“建模中最令人兴奋的机会之一是开发新的混合模型，它结合了基于过程的模块和基于ml的模块。”“这些建模框架能够将不太了解的过程的数据结合起来，从而提高精度，并经常提高地球系统模型的计算性能，从而在给定的资源限制内进行更多的模拟和分析。”
研讨会参与者还确定了解决计算挑战的几个优先事项，包括人工智能和机器学习、算法、数据管理等方面的进步。这些优先事项的结果可以帮助开发高效、准确、有战略意义和方便的技术基础设施，并进一步跨越资源。
还需要在计划和文化上进行变革，以支持各个科学和政府机构之间更有凝聚力的使命，以及一支训练有素的劳动力，能够成功地将技术整合到其人文研究和活动中。专家们确定了解决方案，包括专门针对环境科学的人工智能研究中心，在不同社区实现共享服务的框架，以及持续的培训和支持任务。
2021年AI4ESP研讨会的参与者继续讨论社区计算活动，包括来自美国地球物理联合会和美国气象学会的活动。在不久的将来，我们将继续关注更多的研讨会和会议，更多的合作、参与和框架开发将继续推动AI4ESP的使命。
更多信息:Nicki Hickmon等人，地球系统可预测性人工智能(AI4ESP)研讨会报告，(2022)。DOI: 10.2172 / 1888810
由阿贡国家实验室提供
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引文:新报告详细介绍了地球系统可预测性的人工智能基础设施(2023,1月24日)，检索于2023年1月24日从https://phys.org/news/2023-01-ai-infrastructure-earth.html
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