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构成这些学科的科学挑战变得越来越复杂，超出了传统方法的范围。因此，BER 和 ASCR 鼓励研讨会参与者大胆创新思维，甚至考虑在科学发现和增强可预测性的方法上进行范式转变。会议围绕九个地球系统可预测性科学主题和八个跨领域的人工智能/机器学习 (AI/ML) 主题展开（请参阅下面的社区驱动研讨会）。所有会议都包括对以下内容的深入讨论：(1) 必须应对的重大挑战；(2) 科学现状；(3) 使用激进方法推进科学的机会；(4) 研究重点；以及 (5) 2 年、5 年和 10 年目标，以构建社区的参与。这份综合报告总结了研讨会的主要成果，其总体目标是确定可以产生最具影响力的科学的优先事项。
地球系统可预测性的人工智能
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