التنبؤ بأسعار المساكن/التنقيب عن المعادن/التنبؤ بالكوارث الطبيعية... الذكاء الاصطناعي يعزز الابتكار في علوم الأرض، وقد نشرت جامعة تشجيانغ/جامعة تسينغهوا/جوجل للأبحاث وآخرون نتائج مهمة
باعتباره مجالًا متعدد التخصصات إلى حد كبير، فإن علوم الأرض تخضع لتحول كبير بقيادة الذكاء الاصطناعي. وبالنظر إلى عام 2024، فقد حقق الباحثون سلسلة من النتائج الرائدة في بناء المدن الذكية، وتوقع أسعار المساكن، والنمذجة البيئية البحرية، وتوقع هبوط الأرض، وتوقع الفيضانات، وتوقع الانهيارات الأرضية، والتنبؤ بالمعادن. ولا تُظهر هذه الدراسات الإمكانات القوية للذكاء الاصطناعي في التعامل مع مشاكل نظام الأرض المعقدة فحسب، بل توفر أيضًا حلولاً مبتكرة للتنمية المستدامة العالمية.
هذه المقالة،تركز HyperAI على أبحاث الذكاء الاصطناعي في مجال علوم الأرض. لقد قمنا باختيار 15 ورقة بحثية رائدة ليتم تفسيرها خلال عامي 2023-2024. انقر على عنوان الورقة أو التفسير الصيني أدناه للانتقال إلى صفحة تفسير الورقة.تعرف على المزيد حول كيفية قيادة الذكاء الاصطناعي لمستقبل علوم الأرض.
يجمع المشروع المفتوح المصدر "awesome-ai4s" أكثر من مائة تفسير ورقي لـ AI4S ويوفر مجموعات وأدوات ضخمة من البيانات:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
01،عنوان الورقة:نموذج الشبكة العصبية لتحسين قياس القرب المكاني في نهج الانحدار المرجح جغرافيًا: دراسة حالة حول أسعار المساكن في ووهان، 2024.04
الترجمة الصينية:التنبؤ بدقة بأسعار المساكن في ووهان! اقترح مختبر نظم المعلومات الجغرافية بجامعة تشجيانغ نموذج osp-GNNWR: وصف دقيق للعمليات المكانية المعقدة والظواهر الجغرافية
محتوى البحث:نجح مختبر نظم المعلومات الجغرافية الرئيسي بجامعة تشجيانغ في تحسين دقة التنبؤ بأسعار المساكن في النموذج من خلال إدخال مؤشر قرب مكاني محسن ودمجه في بنية الشبكة العصبية.
02،عنوان الورقة:OceanGPT: نموذج لغوي كبير لمهام علوم المحيطات، 2024.05
الترجمة الصينية:تم اختياره لـ ACL 2024! جامعة تشجيانغ تطلق أول نموذج للغة المحيط OceanGPT، مما يجعل الذكاء المتجسد تحت الماء حقيقة واقعة
محتوى البحث:اقترح فريق جامعة تشجيانغ أول نموذج لغوي كبير في مجال المحيطات، OceanGPT، والذي يمكنه الإجابة على الأسئلة وفقًا لتعليمات علماء المحيطات، وإظهار المعرفة المهنية العالية في مهام علوم المحيطات المختلفة، واكتساب قدرات الذكاء المجسدة الأولية في هندسة المحيطات.
03،عنوان الورقة:تقنيات تعتمد على التعلم الآلي لمحاكاة هبوط الأرض في المناطق الحضرية، 2024.02
الترجمة الصينية:احذروا من "الأمراض المزمنة" في المناطق الحضرية: فريق البروفيسور ليو جيان شين من جامعة سنترال ساوث يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخطر هبوط الأرض في السنوات الأربعين المقبلة
محتوى البحث:قام فريق البروفيسور ليو جيان شين من جامعة سنترال ساوث، بالتعاون مع محطة مراقبة البيئة الجيولوجية في مقاطعة قوانغدونغ، واللواء الجيولوجي الرابع في مقاطعة قوانغدونغ، وجامعة بوانيي في كوت ديفوار، بإنشاء نموذج تنبؤ ذكي للهبوط الأرضي باستخدام الانحدار المعزز بالتدرج الشديد وشبكات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى.
الترجمة الصينية:نقل التعلم يساعد كثيرا! جامعة تشنغدو للتكنولوجيا تبني نموذج SCDUNet++ لرسم خرائط الانهيارات الأرضية
محتوى البحث:اقترح باحثون من جامعة تشنغدو للتكنولوجيا نموذجًا للتجزئة الدلالية يسمى SCDUNet++، والذي يجمع بين مزايا الشبكات العصبية التلافيفية والمحول لتنفيذ رسم خرائط الانهيارات الأرضية بشكل فعال.
05،عنوان الورقة:نمذجة قابلية الانهيارات الأرضية باستخدام الشبكة العصبية القابلة للتفسير، 2023.05
الترجمة الصينية:صندوق أسود يصبح شفافًا: جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس تطور شبكة عصبية قابلة للتفسير (SNN) للتنبؤ بالانهيارات الأرضية
محتوى البحث:نجح باحثون في جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس في تطوير شبكة عصبية متراكبة (SNN) قادرة على تحليل العوامل المؤثرة في الكوارث الطبيعية بشكل أفضل وتحسين القدرة على التنبؤ بمخاطر الانهيارات الأرضية.
06،عنوان الورقة:التنبؤ العالمي بالفيضانات الشديدة في مستجمعات المياه غير الخاضعة للقياس، 2024.03
الترجمة الصينية:تم نشر نموذج التنبؤ بالفيضانات من Google في مجلة Nature مرة أخرى، متفوقًا على النظام رقم 1 في العالم ويغطي أكثر من 80 دولة
محتوى البحث:قام فريق البحث في جوجل بتطوير نموذج للتنبؤ بالأنهار يعتمد على التعلم الآلي والذي يمكنه التنبؤ بالفيضانات بشكل موثوق قبل خمسة أيام. وعند التنبؤ بأحداث الفيضانات التي تحدث مرة كل خمس سنوات، يكون أداءها أفضل من أو يعادل التنبؤ الحالي بأحداث الفيضانات التي تحدث مرة واحدة في السنة. يمكن للنظام تغطية أكثر من 80 دولة.
07،عنوان الورقة:تحسين التنبؤ بتركيز الكلوروفيل-أ في المياه الساحلية من خلال دمج تحليل فورييه وشبكات المحولات، 2024.09
الترجمة الصينية:التعلم العميق يحارب أزمة المد الأحمر البحري! اقترح مختبر نظم المعلومات الجغرافية بجامعة تشجيانغ نموذج ChloroFormer، الذي يمكنه توفير إنذار مبكر لانتشار الطحالب البحرية
محتوى البحث:اقترح باحثون من مختبر نظم المعلومات الجغرافية بجامعة تشجيانغ نموذجًا جديدًا للتنبؤ بالتعلم العميق، ChloroFormer، والذي يمكنه التنبؤ بشكل فعال بتركيز الكلوروفيل أ في ازدهار الطحالب الضارة في المحيط وتوفير معلومات مهمة لتحذير ازدهار الطحالب.
08،عنوان الورقة:تحسين رسم خرائط احتمالات المعادن باستخدام الذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني: نهج الانحدار اللوجستي المرجح بالشبكة العصبية الجغرافية، 2024.04
الترجمة الصينية:أفضل من النماذج الخمسة المتقدمة، نموذج GNNWLR الذي اقترحه فريق Du Zhenhong في جامعة Zhejiang: تحسين دقة التنبؤ بالتعدين
محتوى البحث:اقترح فريق بحثي من جامعة تشجيانغ طريقة جديدة للذكاء الاصطناعي الجغرافي المكاني - الانحدار اللوجستي المرجح للشبكة العصبية الجغرافية (GNNWLR)، والتي لا يمكنها فقط تحسين دقة التنبؤات المعدنية بشكل كبير، بل وتحسين أيضًا إمكانية تفسير التنبؤات المعدنية في السيناريوهات المكانية المعقدة.
09،عنوان الورقة:التعلم الضمني للتنظيم الحملي يفسر عشوائية الترسيب، 2023.05
الترجمة الصينية:جامعة كولومبيا تطلق نسخة مطورة من الشبكة العصبية Org-NN للتنبؤ بدقة بهطول الأمطار الغزيرة
محتوى البحث:استخدم مختبر LEAP التابع لجامعة كولومبيا محاكاة تحليل العواصف العالمية والتعلم الآلي لإنشاء خوارزمية جديدة تعالج مشكلة المعلومات المفقودة وتوفر طريقة أكثر دقة للتنبؤ بالهطول الغزير للأمطار.
10.عنوان الورقة:التعلم العميق للتنبؤ بتدفقات المياه والفيضانات عبر المناطق على نطاق عالمي، 2024.05
الترجمة الصينية:من خلال تحليل وتدريب البيانات من أكثر من 2000 محطة هيدرولوجية حول العالم، أصدر فريق الأكاديمية الصينية للعلوم برنامج ED-DLSTM لتحقيق التنبؤ بالفيضانات في المناطق التي لا تتوفر فيها بيانات المراقبة
محتوى البحث:اقترح فريق من معهد تشنغدو لمخاطر الجبال والبيئة التابع للأكاديمية الصينية للعلوم نموذجًا جديدًا للتنبؤ بالجريان والفيضانات يعتمد على الذكاء الاصطناعي ED-DLSTM لحل مشكلة التنبؤ بالجريان في أحواض الأنهار مع أو بدون بيانات المراقبة في جميع أنحاء العالم.
11.عنوان الورقة:SuNeRF: التحقق من صحة إعادة بناء ثلاثية الأبعاد للهالة الشمسية باستخدام صور محاكاة الأشعة فوق البنفسجية القصوى، 2022.11
الترجمة الصينية:الذكاء الاصطناعي يقدم مساهمات عظيمة! شبكة عصبية تعيد بناء صور شمسية ثلاثية الأبعاد، وتكشف عن أقطاب شمسية لأول مرة
محتوى البحث:استخدم باحثون في المركز الوطني لأبحاث الغلاف الجوي في كولورادو الشبكة العصبية NeRFs لتحويل صور ثنائية الأبعاد للشمس إلى صور ثلاثية الأبعاد، مما أدى إلى الكشف عن أقطاب الشمس لأول مرة.
12.عنوان الورقة:التخطيط المكاني للمجتمعات الحضرية من خلال التعلم التعزيزي العميق، 2023.09
الترجمة الصينية:هزيمة 8 مخططين بشريين: يقترح فريق تسينغهوا نموذجًا للتخطيط المكاني الحضري يعتمد على التعلم المعزز
محتوى البحث:اقترح فريق البحث بجامعة تسينغهوا نموذجًا وطريقة للتعلم المعزز للتخطيط المكاني للمجتمع الحضري، وأدرك عملية تخطيط حضري يتعاون فيها المخططون البشريون مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فكرة جديدة للتخطيط الآلي للمدن الذكية.
13.عنوان الورقة: نموذج جديد للتنبؤات الجوية القاسية متوسطة المدى: التنبؤات العشوائية الاحتمالية القائمة على الغابات، 2023.02
الترجمة الصينية:جامعة ولاية كولورادو تطلق نموذج CSU-MLP للتنبؤ بالطقس القاسي في منتصف المدة باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية
محتوى البحث:أصدر باحثون من جامعة ولاية كولورادو وSPC بشكل مشترك نموذج التعلم الآلي القائم على الغابات العشوائية، CSU-MLP، والذي يمكنه التنبؤ بدقة بالطقس القاسي في الأمد المتوسط (4-8 أيام).
14.عنوان الورقة:نموذج الانتشار المُستنير بالفيزياء الاجتماعية لمحاكاة الحشود، 2024.02
الترجمة الصينية:كل ما تحتاجه هو 5% من عينات التدريب لتحقيق الأداء الأمثل. أصدر فريق البحث بجامعة تسينغهوا نموذج انتشار إزالة الضوضاء المشروط SPDiff لتحقيق محاكاة التدفق البشري على المدى الطويل
محتوى البحث:اقترح فريق بحثي من جامعة تسينغهوا نموذج انتشار الضوضاء المشروط SPDiff، والذي يمكنه الاستفادة بشكل فعال من ديناميكيات التفاعل لمحاكاة سلوك الحشود من خلال عملية انتشار موجهة بالقوى الاجتماعية.
15.عنوان الورقة:التعلم المكاني الزمني من خلال توليد الشبكة العصبية الانتشارية، 2024.04
الترجمة الصينية:استنادًا إلى بيانات واقعية من سبع مدن رئيسية، قام فريق جامعة تسينغهوا بإصدار نموذج GPD مفتوح المصدر
محتوى البحث:اقترح مركز أبحاث العلوم الحضرية والحوسبة التابع لقسم الهندسة الإلكترونية بجامعة تسينغهوا نموذج GPD، والذي يستخدم نموذج الانتشار لتوليد معلمات الشبكة العصبية ويحول التعلم المكاني الزمني القصير إلى مشكلة تدريب مسبق لنموذج الانتشار.
