3、地球科学中人工智能应用的挑战与学习指南

地球科学中人工智能应用的挑战与学习指南

1. 人工智能在地球科学应用中的挑战

在地球科学领域应用人工智能技术并非易事，面临着诸多挑战。

首先是数据来源元数据和数据格式的问题。不合适的数据格式很容易阻碍科学家创建可运行的人工智能工作流程。数据的合并、项目转换、批处理、填充值、重新洗牌、缩放和清理等操作需要大量的精力，而且每个数据集或用例的处理程序可能不同，这使得问题更加严重。

另一个重大挑战是如何让操作人员更好地理解和维护已部署的人工智能模型。与基于树的模型（如随机森林、极端梯度提升）不同，大多数基于神经网络的模型，包括目前流行的大多数深度学习模型，常被称为“黑匣子”。这是因为所有的权重和规则直接来自数据，人们不了解其真正的工作原理。可解释人工智能仍有很长的路要走，需要一整套工具和库来解释模型预测。在地球科学场景中操作人工智能模型，例如降水预测，需要了解不太可能的预测与其真实原因之间的联系，因为人工智能模型内部有数十个输入变量以及数千条规则和权重。

将人工智能原型模型投入实际运行是一项艰巨的任务。在研究阶段，准确性固然重要，但对于实际运行的人工智能来说，这并非唯一需要关注的因素。每次预测的计算成本、周转时间、简单性、稳定性、可靠性、可信度、压力性能、可解释性以及维护难度等都起着重要作用。

2. 创作目的

随着人工智能相关会议、研讨会和网络研讨会在地球科学领域的流行，人们对人工智能的兴趣日益增加。然而，尽管许多科学家有兴趣投入时间研究人工智能，但缺乏能让他们快速入门的实用材料。大多数现有的教程、论文和书籍都假设读者已经具备人工智能及其Python生态系统的相关知识，这对于地球科学家来说并不总是适用。