人工智能（AI）正在迅速融入地球科學的各個研究領(lǐng)域，推動研究范式轉(zhuǎn)變，并加速了知識發(fā)現(xiàn)進程。然而，在提供新機遇的同時，AI也對地球?qū)W科發(fā)展提出了挑戰(zhàn)，例如當前AI經(jīng)常被視為可替代傳統(tǒng)地學經(jīng)驗和物理模型的通用解決方案，從而阻礙了地學社區(qū)長久積累的機理經(jīng)驗規(guī)則和機理知識的應(yīng)用、教育與傳播。地學研究者亟需立足本學科發(fā)展，辯證思考、科學探索AI與地球系統(tǒng)科學的協(xié)同發(fā)展之路。

近期，南京師范大學陳旻教授、閭國年團隊聯(lián)合中國科學院地理科學與資源研究所、中國科學院青藏高原研究所、北京大學、南京大學、北京師范大學、東南大學、江西師范大學、可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國際研究中心相關(guān)權(quán)威專家以及美國、英國、德國、法國、澳大利亞、奧地利、意大利等國際著名學者，在《Nature Geoscience》上以“Collaboration between artificial intelligence and Earth science communities for mutual benefit”為題發(fā)表文章，強調(diào)了“AI for Science”大科學背景下地學的固有內(nèi)涵和特點，反向思考了地學對AI理論與技術(shù)發(fā)展的貢獻作用，并提出AI和地學在理論、技術(shù)、教育和文化等多方面雙向促進的發(fā)展路線。

面向AI和地學的融合共贏，文章梳理了AI在地學研究中數(shù)據(jù)管理、建模預(yù)測與對地球系統(tǒng)理解認知的變革性作用，并開創(chuàng)性地總結(jié)了地學長期積累的知識、經(jīng)驗、數(shù)據(jù)和方法對AI理論技術(shù)的發(fā)展創(chuàng)新和評測管理的貢獻力。面向二者的跨學科合作，文章強調(diào)了存在的技術(shù)壁壘、領(lǐng)域差異和組織隔閡。為了應(yīng)對多方面的挑戰(zhàn)，文章肯定了新興理論和技術(shù)（例如地球系統(tǒng)基礎(chǔ)模型）注入的力量，以及開放式地理建模與模擬平臺和虛擬地理環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施對科研實驗和資源共享的有效支撐。同時，文章呼吁了學術(shù)、商業(yè)、政府各部門之間應(yīng)通力合作，教育部門應(yīng)關(guān)注多元化的教學大綱制定和課堂建設(shè)。最后，文章構(gòu)思了未來跨學科的藍圖“AIXES”，旨在促進AI與地學的深度融合與交叉創(chuàng)新，以此實現(xiàn)新時代地學研究的方法突破，推動人工智能跨領(lǐng)域融合模式發(fā)展。

上述研究工作是該團隊在《Nature Reviews Earth & Environment》于去年發(fā)表“Iterative Integration of Deep Learning in Hybrid Earth Surface System Modelling”的進一步延續(xù)，獲得國家自然科學基金杰出青年基金（42325107）、國家自然科學基金項目（41930648）、可持續(xù)發(fā)展目標大數(shù)據(jù)國際研究中心（CBAS2022GSP08）、大眾基金會、歐盟“地平線歐洲”研究與創(chuàng)新計劃（101137601，ClimTip）、歐洲研究理事會 (ERC，ERC Synergy Grant USMILE，855187)、歐盟“地平線歐洲”項目 ELIAS（101120237）聯(lián)合資助。

文章引用格式：Chen, M., Qian, Z., Boers, N. et al. Collaboration between artificial intelligence and Earth science communities for mutual benefit. Nat. Geosci. 17, 949–952 (2024).https://doi.org/10.1038/s41561-024-01550-x

團隊前期工作發(fā)表于《Nature Reviews Earth & Environment》，引用格式：Chen, M., Qian, Z., Boers, N. et al. Iterative integration of deep learning in hybrid Earth surface system modelling. Nat Rev Earth Environ 4, 568–581 (2023). https://doi.org/10.1038/s43017-023-00452-7