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摘要：在过去的几十年里，环境研究开始采用数据驱动的视角，这得益于庞大的传感器网络、卫星对地观测和几乎无处不在的互联网接入。其中一些数据驱动方法有望实现可持续未来的愿景。例如，让社会生活在可持续的智能城市中，或通过精准农业养活世界。或者通过提高观测能力来对抗环境污染或全球森林砍伐。然而，目前对数据驱动技术的一些期望与空间机器学习和人工智能或计算机科学领域的成熟度之间存在严重差距。我们给出了一些开放性研究问题的例子，计算机科学必须解决这些问题才能使数据驱动的环境科学方法取得成功。
环境研究中人工智能和机器学习的计算挑战
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