When Geoscience Meets Generative AI and LLMs:Foundations, Trends, and Future Challenges_when geoscience meets generative ai and large lang-优快云博客

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本文探讨生成人工智能（GAI）在地球科学中的应用，包括生成对抗网络（GANs）、物理知情神经网络（PINN）和GPT模型。这些工具在数据生成、模拟和决策挑战中发挥作用，但也面临物理解释、恶意用例和可信度等问题。GAI有望革新地球科学，但需解决技术挑战，以确保其在气候变化研究、环境监测等领域中的有效应用。

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本文是LLM系列文章，针对《When Geoscience Meets Generative AI and Large Language Models: Foundations, Trends, and Future Challenges》的翻译。

摘要

生成人工智能（GAI）代表了一个新兴领域，有望以不同的方式创建合成数据和输出。GAI最近在生物学、医学、教育、立法、计算机科学和金融等广泛应用领域取得了令人印象深刻的成果。随着人们努力提高安全性、效率和可持续性，生成性人工智能确实成为一个关键的区别，并有望在该领域实现范式转变。本文探讨了生成人工智能和大型语言模型在地球科学中的潜在应用。机器学习和深度学习领域的最新发展使生成模型能够用于解决与地球科学和地球系统动力学相关的各种预测问题、模拟和多标准决策挑战。这项调查讨论了地球科学中使用的几种GAI模型，包括生成对抗性网络（GANs）、物理知情神经网络（PINN）和基于生成预训练Transformer（GPT）的结构。这些工具在几个应用中帮助了地球科学界，包括（但不限于）数据生成/增强、超分辨率、全色锐化、除霾、恢复和地表变化。一些挑战仍然存在，例如确保物理解释、恶意用例和可信度。除此之外，GAI模型通过其非凡的数据驱动建模和不确定性量化能力，向地球科学界展示了前景，特别是在气候变化、城市科学、大气科学、海洋科学和行星科学的支持下。