要約
人工知能 (AI) は地球科学を大幅に進歩させましたが、地球の複雑な力学を包括的にモデル化するというその可能性はまだ実現されていません。
地球科学基礎モデル (GFM) は、地球システムのダイナミクスのシミュレーションと理解を強化するために、広範な学際的なデータを統合する、パラダイムシフトのソリューションとして登場しました。
これらのデータ中心の AI モデルは、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抽出し、従来のモデルでは捉えるのが困難な地球システムの複雑さに効果的に対処します。
GFM の独自の強みには、柔軟なタスク仕様、多様な入出力機能、マルチモーダルな知識表現が含まれており、個別のデータ ソースや従来の AI 手法を超える分析が可能になります。
このレビューでは、GFM の主な利点を強調するだけでなく、トランスフォーマー、事前トレーニング、および適応戦略に焦点を当てた、GFM の構築に不可欠なテクニックも紹介します。
続いて、大規模言語モデル、視覚モデル、視覚言語モデルなどの GFM の最近の進歩を検証し、特にリモート センシングにおける潜在的な応用例を強調します。
さらに、このレビューは、GFM の課題と将来の傾向の包括的な分析で締めくくられ、データ統合、モデルの複雑さ、不確実性の定量化、学際的なコラボレーション、プライバシー、信頼、セキュリティに関連する懸念という 5 つの重要な側面に対処しています。
このレビューでは、新たな地球科学研究パラダイムの包括的な概要を提供し、高度な AI 技術と地球科学の交差点における未開発の機会を強調しています。
主要な方法論を検証し、大規模モデルの進歩を紹介し、GFM の将来の状況を形作る課題と展望について説明します。
要約(オリジナル)
Artificial intelligence (AI) has significantly advanced Earth sciences, yet its full potential in to comprehensively modeling Earth’s complex dynamics remains unrealized. Geoscience foundation models (GFMs) emerge as a paradigm-shifting solution, integrating extensive cross-disciplinary data to enhance the simulation and understanding of Earth system dynamics. These data-centric AI models extract insights from petabytes of structured and unstructured data, effectively addressing the complexities of Earth systems that traditional models struggle to capture. The unique strengths of GFMs include flexible task specification, diverse input-output capabilities, and multi-modal knowledge representation, enabling analyses that surpass those of individual data sources or traditional AI methods. This review not only highlights the key advantages of GFMs, but also presents essential techniques for their construction, with a focus on transformers, pre-training, and adaptation strategies. Subsequently, we examine recent advancements in GFMs, including large language models, vision models, and vision-language models, particularly emphasizing the potential applications in remote sensing. Additionally, the review concludes with a comprehensive analysis of the challenges and future trends in GFMs, addressing five critical aspects: data integration, model complexity, uncertainty quantification, interdisciplinary collaboration, and concerns related to privacy, trust, and security. This review offers a comprehensive overview of emerging geoscientific research paradigms, emphasizing the untapped opportunities at the intersection of advanced AI techniques and geoscience. It examines major methodologies, showcases advances in large-scale models, and discusses the challenges and prospects that will shape the future landscape of GFMs.
arxiv情報
| 著者 | Hao Zhang,Jin-Jian Xu,Hong-Wei Cui,Lin Li,Yaowen Yang,Chao-Sheng Tang,Niklas Boers |
| 発行日 | 2024-11-12 14:00:15+00:00 |
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