When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System

要約

地球科学基礎モデルは、地球システムのダイナミクスをシミュレートして理解するために、専門分野を超えた膨大なデータを統合することにより、地球科学の分野における革新的なアプローチを表します。
データ中心の人工知能 (AI) パラダイムとして、ペタバイト規模の構造化データと非構造化データから洞察を明らかにします。
柔軟なタスク仕様、多様な入力と出力、およびマルチモーダルな知識表現により、個別のデータ ソースでは不可能な包括的な分析が可能になります。
重要なことに、地球科学モデルの拡張性と一般化性により、地球システムの相互作用に関連するさまざまな予測、シミュレーション、意思決定の課題に取り組むことが可能になります。
ドメインの専門家とコンピューター科学者のコラボレーションは、地球の過去、現在、未来を理解するための貴重なツールの革新につながります。
ただし、検証と検証、規模、解釈可能性、知識の表現、社会的偏見には課題が残っています。
今後は、専門分野を超えたチームワークを通じてモデルの統合、解像度、精度、公平性を強化することが重要です。
現在の限界にもかかわらず、地球科学基礎モデルは、シナリオを精査し不確実性を定量化する能力を通じて、気候変動、自然災害、持続可能性などの差し迫った問題について重要な洞察を提供する可能性を示しています。
統合されたデータ駆動型モデリングに向けた継続的な進化は、地球科学のパラダイムシフトの可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

Geoscience foundation models represent a revolutionary approach in the field of Earth sciences by integrating massive cross-disciplinary data to simulate and understand the Earth systems dynamics. As a data-centric artificial intelligence (AI) paradigm, they uncover insights from petabytes of structured and unstructured data. Flexible task specification, diverse inputs and outputs and multi-modal knowledge representation enable comprehensive analysis infeasible with individual data sources. Critically, the scalability and generalizability of geoscience models allow for tackling diverse prediction, simulation, and decision challenges related to Earth systems interactions. Collaboration between domain experts and computer scientists leads to innovations in these invaluable tools for understanding the past, present, and future of our planet. However, challenges remain in validation and verification, scale, interpretability, knowledge representation, and social bias. Going forward, enhancing model integration, resolution, accuracy, and equity through cross-disciplinary teamwork is key. Despite current limitations, geoscience foundation models show promise for providing critical insights into pressing issues including climate change, natural hazards, and sustainability through their ability to probe scenarios and quantify uncertainties. Their continued evolution toward integrated, data-driven modeling holds paradigm-shifting potential for Earth science.

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