論文の概要: When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06799v5
- Date: Tue, 12 Nov 2024 14:00:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-13 13:16:30.451550
- 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, Jin-Jian Xu, Hong-Wei Cui, Lin Li, Yaowen Yang, Chao-Sheng Tang, Niklas Boers,
- Abstract要約: 地球科学基礎モデル(Geoscience foundation model, GFMs)は、地球系の力学のシミュレーションと理解を強化するために、広範な学際データを統合するパラダイムシフトソリューションである。
GFMのユニークな長所は、フレキシブルなタスク仕様、多様な入出力能力、マルチモーダルな知識表現である。
このレビューは、先進的なAI技術と地球科学の交差点における未解決の機会を強調した、新興の地球科学研究パラダイムの包括的概要を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445323648941926
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- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は地球科学を著しく進歩させたが、地球の複雑な力学を包括的にモデル化する大きな可能性を秘めている。
地球科学基礎モデル(GFM)はパラダイムシフトソリューションとして登場し、地球系の力学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データを統合する。
これらのデータ中心のAIモデルは、構造的および非構造的データのペタバイト単位から洞察を抽出し、従来のモデルが捉えるのに苦労する地球のシステムの複雑さに効果的に対処する。
GFMの独特な強みは、フレキシブルなタスク仕様、多様な入出力能力、マルチモーダルな知識表現である。
このレビューは、GFMの重要な利点だけでなく、トランスフォーマー、事前学習、適応戦略に焦点をあてて、構築に必要な技術も提示する。
その後、大規模言語モデル、視覚モデル、視覚言語モデルなど、近年のGFMの進歩について検討し、特にリモートセンシングにおける潜在的な応用を強調した。
さらに、データ統合、モデル複雑性、不確実性定量化、学際的コラボレーション、プライバシ、信頼、セキュリティに関する懸念の5つの重要な側面に対処する。
このレビューは、先進的なAI技術と地球科学の交差点における未解決の機会を強調した、新興の地球科学研究パラダイムの包括的概要を提供する。
主要な方法論を検証し、大規模モデルにおける進歩を示し、今後のGFMの展望を形作る挑戦と展望について論じる。
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