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过去几年，随着 ChatGPT 等生成式 AI 工具的发布，公众对人工智能 (AI) 的认识迅速提高，但自 2015 年以来，地球科学家对机器学习等 AI 方法的使用也在加速增长（参考文献 1）。这一趋势反映在 2021 年以来《自然地球科学》上发表的使用 AI 技术的研究文章数量不断增加，这些文章与本期随附的焦点一起汇总，还有关于 AI 在地球科学中的应用主题的观点文章。本焦点中的文章展示了 AI 技术在促进地球科学重要见解方面的潜力。它们还强调了可以使用 AI 工具分析的地球科学数据源和类型的多样性，以及 AI 方法本身的多样性，从简单的分类算法到受大脑启发的深度学习模型。人工智能不仅为收集和处理数据以及调整模型参数等任务提供了有效的方法，而且某些人工智能技术还可以直接提供对过程的洞察，例如通过确定变量的主要控制因素。人工智能对于分析“大数据”尤其有价值，大数据顾名思义，太大而无法用传统方法处理，而且随着遥感和现场传感以及数值建模技术的发展，人工智能在地球科学中变得越来越普遍。更广泛地采用人工智能技术可能使地球科学的许多领域受益，但这样做也面临着相当大的挑战。例如，许多地球科学数据集具有使使用人工智能工具进行分析变得复杂的属性，如多模态和偏差1，而现实世界的过程通常很复杂。在某些情况下，可以通过将人工智能工具与物理模型相结合来克服过程的复杂性，正如本期“观点”中对多尺度地球系统建模的论述一样。
利用人工智能推动地球科学发展
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