人工智能促进地球系统科学发展 保护地球不必流浪

CNMO 作者:许薇 韩媛 2019-02-18 16:48
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  【CNMO新闻】德国科学家近日发表的一项研究表明,人工智能(AI)可以在很大程度上提高我们对气候和地球系统的认识,有了人工智能的帮助,我们可以更好地描述复杂的动态过程,如飓风、火灾蔓延和植被动态等。因此,气候和地球系统模型将得到改进,新模型结合了人工智能和物理建模。

  在过去的几十年中,科学家们主要使用机器学习的方法研究静态属性,例如从本地到全球范围的土壤属性分布。后来,通过使用更复杂的深度学习技术,可以处理更为动态的过程,例如,可以在同时考虑季节和短期变化的情况下,量化全球陆地上的光合作用。

地球
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  马克斯普朗克生物地球化学研究所的常务董事、MSCJ的目录董事成员Markus Reichstein是这篇论文的第一作者,他解释说:“通过传感器,大量的地球系统数据已经出现,但到目前为止,我们在分析和解释方面一直落后。”论文的共同作者、MSCJ成员、德国耶拿大学计算机视觉小组的Joachim Denzler补充表示:“这让深度学习成了一种有前途的工具,超越了经典的机器学习应用,如图像识别、自然语言处理或AlphaGo等。”应用的例子是火灾蔓延或飓风等极端事件,这些事件受到当地条件影响,过程非常复杂,它也适用于大气和海洋运输、土壤运动和植被动态等一系列地球系统科学的经典主题。

  但是,深度学习方法很难,所有数据驱动和统计的方法本身并不保证物理一致性,而是高度依赖于数据质量,并且可能在外推时遇到困难,此外,对数据处理和存储容量的要求也非常高。该论文探讨了所有这些要求和障碍,并制定了有效地将机器学习与物理建模相结合的策略,如果将两种技术结合在一起,则可以创建出混合模型。例如,它们可被用于模拟海水的运动以预测海面温度,虽然温度是物理模拟的,但海水运动则是使用了机器学习的方法。Markus Reichstein进一步解释说:“我们的想法是结合两方面的优势,利用物理模型的一致性和机器学习的多样性,以获得大幅度改进的模型。” 

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