地球科学和基础模型的结合：通向通用地球科学人工智能系统
原文约300字/词，阅读约需1分钟。发表于：。地球科学基础模型通过整合大量跨学科数据模拟和理解地球系统动态，以数据为中心的人工智能范例从结构化和非结构化数据中发现见解，灵活的任务规格、多样的输入和输出以及多模态的知识表示使得全面分析成为可能，但在验证和验证、规模、可解释性、知识表示和社会偏见等方面仍存在挑战，提高模型一体化、分辨率、准确性和公平性的跨学科团队合作是关键，尽管当前存在限制，地球科学基础模型通过探索场景和量化不确定性向气候变...
该文章讨论了地球科学基础模型的发展和挑战，该模型整合跨学科数据模拟和理解地球系统动态，以数据为中心的人工智能范例从结构化和非结构化数据中发现见解。然而，该模型在验证和验证、规模、可解释性、知识表示和社会偏见等方面仍存在挑战。提高模型一体化、分辨率、准确性和公平性的跨学科团队合作是关键。
