地球系统科学的进展推动了地球系统数据立方体（ESDCs）的应用，为AI任务提供了高效的数据分析框架。研究构建了DeepExtremeCubes数据库，分析极端气候事件对生态的影响，并提升了数据处理效率。文章还探讨了数据科学与地理信息系统的结合，强调了机器学习在环境研究中的重要性及未来发展方向。

本文介绍了SeasFire数据立方体的开发，旨在通过深度学习模型预测全球火灾的发生。该数据立方体包含59个变量，如气候和植被，时间分辨率为8天，空间分辨率为0.25度，涵盖2001至2021年。此外，研究提出了个性化早期警告系统，以帮助居民应对野火风险，减少损失。

扩展视觉技术在物理学中应用广泛，但数据立方体的光谱构成对其解释提出挑战。研究者探索了在编码空间中应用无监督聚类方法的可能性，通过数据立方体像素的光谱属性进行深层聚类。该技术应用于绘画艺术品和模拟天体观测的数据集。