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摩杰平台主管主管:人工智能提高气候和地球系统模

作者:佚名 发布时间:2019-03-17 00:53

迄今为止,只有一小部分深入摩杰平台主管招商学习的潜力得以实现。。 最近,德国马克斯·普朗克生物地球化学研究所领导的科学家在《自然》杂志上发表了一项研究,称人工智能可以极大地增强人类对气候和地球系统的理解。

借助人工智能,科学家可以更好地描述复杂的动态过程,如飓风、野火和植被变化。。随着新模型将人工智能与物理建模相结合,气候和地球系统模型将得到改进。

在过去的几十年里,科学家们主要使用机器学习方法来研究事物的静态特性,例如土壤特性从局部到全球的分布。一段时间以来,通过使用更复杂的深入学习技术来处理更动态的过程已经成为可能。例如,在同时考虑季节和短期变化的情况下,可以量化全球陆地植被的光合作用过程。

“人类使用大量的传感器来获取关于地球系统的大量数据,但是到目前为止,我们在分析和解释这些数据方面仍然非常落后。该研究的主要作者马库斯·利施泰因说。

在这些地方,深度学习技术有着巨大的潜力,可以摩杰传统的机器学习应用,例如图像识别、自然语言处理或阿尔法狗( AlphaGo ),使用人工智能来预测极端事件,例如森林火灾或飓风。这些复杂的过程不仅受到当地条件的影响,还受到时空背景变化的影响。此外,深入学习还可以应用于地球系统科学研究的一些经典课题,如大气和海洋传热、土壤运动和植被动力学。

科学家们开发了一种新方法,可以有效地将机器学习和物理建模结合起来,创建混合模型。该混合模型可用于模拟海水运动,预测海面温度。其中,海面温度通过物理建模进行模拟,海水运动通过机器学习进行分析,可以大大提高模型的性能。研究人员表示,极端事件监测和预警,以及季节性和长期气候预测,将大大受益于深入学习和混合建模方法。


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