|
Инфраструктура ИИ для прогнозирования процессов на Земле
|
|
|
|
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для помощи в сборе, понимании и анализе больших наборов информации может революционизировать нашу способность наблюдать, понимать и прогнозировать процессы в системах Земли. Исследователи и ученые работают вместе, чтобы применять искусственный интеллект и методы моделирования, такие как машинное обучение (ML), для развития науки о Земле и окружающей среде. В частности, группа ученых и экспертов стремится интегрировать современные технологии в работу над моделями системы Земли, наблюдениями и теорией, а также предоставить вычислительные возможности, которые могут обеспечить скорость, точность и более информированное и гибкое принятие решений.
|
|
|
|
В рамках совместных усилий Управления биологических и экологических исследований (BER) Министерства энергетики США (DOE) и программы передовых научных вычислительных исследований Министерства энергетики США, а также с экспертами сообщества был проведен семинар по искусственному интеллекту для прогнозируемости системы Земли (AI4ESP). с октября по декабрь 2021 года. На пятинедельном виртуальном семинаре были рассмотрены проблемы и развитие инфраструктуры, которая наилучшим образом интегрировала бы сочетание технологических возможностей и деятельности человека в полевых условиях и лабораторий с вычислительными ресурсами. BER разработал процесс как парадигму «Модель-Эксперимент», или ModEx.
|
|
|
«Для эффективных улучшений предсказуемости системы Земля требуются радикальные улучшения в среде ModEx. Этот семинар предоставил научному и прикладному сообществу междисциплинарную и межцелевую возможность сотрудничать для понимания необходимых достижений», — сказал руководитель AI4ESP Ники Хикмон, заместитель директора по операциям пользовательского отдела научного отдела по измерению атмосферной радиации Министерства энергетики в Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики. Согласно недавно опубликованному отчету, подводящему итоги семинара AI4ESP, мероприятие собрало более 700 участников из частного и государственного секторов, а также представителей наук о Земле и окружающей среде, вычислительной техники и искусственного интеллекта. Вместе около 100 экспертов разработали семинар на основе 156 официальных документов, предоставленных 640 авторами из 112 организаций по всему миру.
|
|
|
|
Информация была сужена до 17 тем, связанных с комплексным круговоротом воды и экстремальными погодными явлениями в рамках этого цикла. Эксперты обсудили девять основных тем, связанных с предсказаниями системы Земля, включая сессии, посвященные гидрологии, науке о водоразделах и динамике прибрежных районов; атмосфера, земля, океаны и лед; и изменчивость климата и экстремальные явления. На протяжении всех сессий участники изучали потенциал ИИ для раскрытия научных открытий с использованием таких инструментов, как нейронные сети, машинное обучение на основе знаний, архитектуры ИИ и совместное проектирование. На каждом занятии исследователи определяли проблемы, которые поддерживают потребность в революционных технологиях и инфраструктуре искусственного интеллекта, которые можно применять для управления сложной работой в области наук об окружающей среде.
|
|
|
|
«Нам нужны новые методологии искусственного интеллекта, которые включают понимание процессов и уважение физических законов, чтобы сделать прогнозы поведения системы Земли масштабируемыми, надежными и применимыми к будущим климатическим режимам», — сказал Чару Варадхараджан, научный сотрудник Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли Министерства энергетики США, который возглавляет лабораторию Земли. Программный домен ИИ и данных. «Этот семинар уникален в плане обсуждения того, как ИИ может улучшить модели, наблюдения и теорию, включающую подход ModEx Министерства энергетики».
|
|
|
|
«Семинар и отчет позволили нам разработать 2-, 5- и 10-летние цели для развития интеграционной структуры для каждого координационного центра. Мы также определили приоритеты для наук о Земле, вычислительной науки, а также программных и культурных изменений, которые будут охватывать миссию AI4ESP. ", - добавил Варадхараджан. Эксперты составили исчерпывающий список возможностей, в которых исследования и разработки в области ИИ могут помочь в решении некоторых из самых серьезных проблем, стоящих перед наукой о Земле. Эти проблемы включают управление и анализ больших наборов данных для расширения возможностей наблюдения и прогнозирования экстремальных явлений и содействия интеграции деятельности человека в теорию и модели.
|
|
|
|
«Одной из самых захватывающих возможностей в моделировании является разработка новых гибридных моделей, которые включают модули как на основе процессов, так и на основе машинного обучения», — сказал Форрест Хоффман, руководитель группы вычислительных наук о Земле в Окриджской национальной лаборатории Министерства энергетики США. «Эти структуры моделирования позволяют включать данные о плохо изученных процессах, которые могут повысить точность и часто приводят к повышению вычислительной производительности для моделей системы Земли, позволяя проводить больше моделирования и анализа в заданных пределах ресурсов».
|
|
|
|
Участники семинара также определили несколько приоритетов для решения вычислительных задач, включая достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, алгоритмов, управления данными и т. д. Результат этих приоритетов может помочь в разработке технологической инфраструктуры, которая будет эффективной, точной, стратегической и удобной, а также позволит расширить доступ к ресурсам.
|
|
|
|
Существует также потребность в программных и культурных изменениях для поддержки более сплоченной миссии различных научных и государственных учреждений, а также в обученной рабочей силе, которая может успешно интегрировать технологии в свои гуманитарные исследования и деятельность. Эксперты определили решения, которые будут включать исследовательские центры искусственного интеллекта, специализирующиеся на науке об окружающей среде, структуры, обеспечивающие совместные услуги для различных сообществ, а также постоянное обучение и миссии поддержки.
|
|
|
|
Участники семинара AI4ESP 2021 года продолжают обсуждать вычислительную деятельность сообщества, в том числе деятельность Американского геофизического союза и Американского метеорологического общества. Следите за дальнейшими семинарами и встречами в ближайшем будущем — дальнейшее сотрудничество, взаимодействие и разработка фреймворка будут способствовать выполнению миссии AI4ESP.
|
|
|
|
Источник
|
