論文の概要: Toward Artificial Intelligence Enabled Earth System Coupling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03289v1
- Date: Thu, 26 Mar 2026 09:13:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.592281
- Title: Toward Artificial Intelligence Enabled Earth System Coupling
- Title（参考訳）: 人工知能による地球システム結合の実現に向けて
- Authors: Maria Kaselimi, Anna Belehaki,
- Abstract要約: カップリングは、その球体を繋ぐ相互接続された物理的、化学的、生物学的プロセスを制御する。
本稿では,新しい人工知能(AI)手法が,地球系結合性を高める新たな機会をいかに生み出すかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6126186108561895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Coupling constitutes a foundational mechanism in the Earth system, regulating the interconnected physical, chemical, and biological processes that link its spheres. This review examines how emerging artificial intelligence (AI) methods create new opportunities to enhance Earth system coupling and address long-standing limitations in multi-component models. Rather than surveying next-generation modelling efforts broadly, we focus specifically on how state-of-the-art AI techniques can strengthen cross-domain interactions, support more coherent multi-component representations, and enable progress toward unified Earth system frameworks. The scope extends beyond climate models to include any modelling system in which Earth spheres interact. We outline emerging opportunities, persistent limitations, and conceptual pathways through which AI may enhance physical consistency, interpretability, and integration across domains. In doing so, this review provides a structured foundation for understanding the role of AI in advancing coupled Earth system modelling.
- Abstract（参考訳）: 結合は、その球体を繋ぐ相互接続された物理的、化学的、生物学的過程を制御し、地球系の基盤となるメカニズムを構成する。
本稿では,新しい人工知能(AI)手法が,地球系の結合性を高め,多成分モデルにおける長期的限界に対処する新たな機会をいかに生み出すかを検討する。
次世代モデリングの取り組みを幅広く調査するのではなく、最先端のAI技術がクロスドメインインタラクションを強化し、一貫性のある複数のコンポーネント表現をサポートし、統一された地球システムフレームワークへの前進を可能にする方法について、特に注目する。
この範囲は気候モデルを超えて、地球球が相互作用するあらゆるモデリングシステムを含む。
我々は、AIが物理的な一貫性、解釈可能性、ドメイン間の統合を強化する可能性のある、新たな機会、永続的な制限、概念的な経路を概説する。
このレビューは、結合した地球系のモデリングを進める上でのAIの役割を理解するための構造化された基盤を提供する。
関連論文リスト
- Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI [57.44526951497041]
我々は、物理的原則と具体的推論プロセスの両方において、学習の基礎となるインテリジェントなシステムを提唱する。
我々は、物理現象を説明でき、将来の状態を予測できる次世代の世界モデルを構想する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-06T16:16:03Z) - Edge General Intelligence Through World Models and Agentic AI: Fundamentals, Solutions, and Challenges [87.02855999212817]
エッジ・ジェネラル・インテリジェンス(エッジ・ジェネラル・インテリジェンス、Edge General Intelligence、EGI)は、分散エージェントが自律的に知覚、理性、行動する能力を持つエッジ・コンピューティングの変革的進化を表す。
世界モデルは、将来の軌跡を予測するだけでなく、積極的に想像するプロアクティブな内部シミュレーターとして機能し、不確実性の理由を定め、予見で多段階のアクションを計画する。
この調査は、世界モデルがどのようにエージェント人工知能(AI)システムをエッジで強化できるかを包括的に分析することで、ギャップを埋める。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T07:29:40Z) - A Self-Evolving AI Agent System for Climate Science [59.08800209508371]
我々は,地球科学者のためのインタラクティブな"コパイロット"として設計された,初の自己進化型AIエージェントシステムであるEarthLinkを紹介する。
自然言語のインタラクションを通じて、EarthLinkは、計画、コード実行、データ分析、物理的推論を統合することで、研究ワークフロー全体を自動化します。
人のような学際的な分析能力と習熟度を示し、中核的な大規模気候タスクのエキスパート評価においてジュニア研究者に匹敵する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-23T08:29:25Z) - On the Emergence of Symmetrical Reality [51.21203247240322]
物理仮想アマルガメーションの様々な形態を包含した統一表現を提供する対称現実感フレームワークを導入する。
我々は、対称現実の潜在的な応用を示すAI駆動型アクティブアシストサービスの例を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-26T16:09:39Z) - When Geoscience Meets Foundation Models: Towards General Geoscience Artificial Intelligence System [6.445323648941926]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T08:44:09Z) - Will Artificial Intelligence supersede Earth System and Climate Models? [0.0]
ニューラルアース・システム・モデリング(Neural Earth System Modelling)は、地球と気候科学の新しい研究分野である。
我々は「NESYM」という用語を作り、学際的な議論プラットフォームの必要性を強調した。
ニューラルアースシステムモデリングの同時可能性と落とし穴を検討し、人工知能がアースシステムモデリングを注入するだけでなく、最終的にそれらを時代遅れにするかどうかというオープンな疑問について議論します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-22T14:33:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。