人工智能对地球环境科学的推进_译者：沿边杀手居的小蛇原文：https

译者：沿边杀手居的小蛇
原文：https://www.sciencedaily.com/releases/2019/02/190214115551.htm

(图解：气候引发的二氧化碳变化：这些不同的颜色表现了在厄尔尼诺现象发生的年份二氧化碳的异常变化。数据来自于通量观测网(FLUXNET)并经过人工智能优化。其中红色为辐射异常，绿色为温度异常，蓝色为水质异常。 )

一项德国耶拿^[1和汉堡^[2科学家在《自然》杂志发起的研究表明，人工智能可以有效地推进我们对于地球气候系统的理解。特别是在当前深度学习的潜力还未被完全开发的情况下。在人工智能的帮助下一些复杂的动态环境，如飓风，森林火灾，植被生长能够被更好的研究和解释。作为结果，在使用人工智能的情况下地球气候系统模型会得到进一步的提升，再与物理模型相结合。

在过去数十年里大部分统计资料的处理是通过机器学习，例如本地与全球的土壤性质与分布。而近段时间，通过使用更复杂的深度学习技术，我们可以更加动态的处理这些数据。例如，这允许我们在考虑季节和短期变化的情况下，量化全球陆地上的光合作用。