論文の概要: When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience
Artificial Intelligence System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06799v2
- Date: Wed, 4 Oct 2023 08:52:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 20:58:14.827842
- Title: When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience
Artificial Intelligence System
- Title（参考訳）: 地球科学と基礎モデル:一般地球科学人工知能システムを目指して
- Authors: Hao Zhang and Jin-Jian Xu
- Abstract要約: 地球科学基礎モデルは、地球系の力学をシミュレートし理解するために、大規模な学際データを統合する。
データ中心人工知能(AI)パラダイムとして、ペタバイト単位の構造化データと非構造化データの洞察を明らかにする。
現在の制限にもかかわらず、地球科学財団のモデルは、気候変動、自然災害、持続可能性といった問題に対する重要な洞察を提供することを約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8666339171606445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 地球科学の基礎モデルは、地球系のダイナミクスをシミュレートし理解するために、巨大な学際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ている。
データ中心人工知能(AI)パラダイムとして、ペタバイト単位の構造化データと非構造化データの洞察を明らかにする。
柔軟なタスク仕様、多様なインプットとアウトプット、マルチモーダルな知識表現により、個々のデータソースで包括的な分析が不可能になる。
重要なことに、地球科学モデルのスケーラビリティと一般化性により、地球系の相互作用に関連する様々な予測、シミュレーション、決定問題に取り組むことができる。
ドメインの専門家とコンピュータ科学者のコラボレーションは、地球の歴史、現在、未来を理解するための貴重なツールに革新をもたらす。
しかし、検証と検証、スケール、解釈可能性、知識表現、社会的偏見に課題は残る。
今後は、学際的なチームワークを通じて、モデル統合、解決、正確性、エクイティを強化することが重要です。
現在の制限にもかかわらず、地球科学財団のモデルは、気候変動、自然災害、持続可能性などの問題に対する重要な洞察を提供することを約束している。
統合データ駆動モデリングへの彼らの継続的な進化は、地球科学のパラダイムシフトの可能性を秘めている。
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