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在Ber的地球和环境系统科学部和生物系统科学司内的AI和ML方法的应用提供了令人兴奋的机会，可以加速迈向Ber的科学挑战目标的进步。最大化AI和ML在缝隙填充和链接现有数据集中的应用可以使实验者和建模者同时更加多地利用有关甲烷周期的现有知识。替代和混合AI模型的开发和耦合可以提高建立在广泛的空间和时间尺度上的过程的准确性和效率，这对于通过Tra Ditryal Dienthal数值建模方法仍然充满挑战。与甲烷循环和BER兴趣特别相关，AI和ML方法可以显着提高单个微生物过程（例如甲烷生成和甲烷植物）的范围，将其变成更大的模型（Berac 2017）。
甲烷周期的人工智能
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