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AI是如何应用到地球科学相关领域中？

文/漂流的亚特兰蒂斯

作为地球科学九大分支的大气科学实际上是和AI应用关系最密切的学科之一。AI的本质依赖于算法的支持，通过一系列具有逻辑性的操作来实现某种类似认为干预的活动，目前用的最广泛的就是AI＋大数据实现人力无法完成的数据逻辑内在识别，以充分开发和利用原始数据。

AI正在天气预测领域大显身手

而题主所提到的天气预报则恰恰是符合这种要求。当我们谈论“天气数据”时，我们通常是在处理大数据、大时间和地理跨度的海量信息。

我们都知道这些数据对于预测天气非常有价值，但棘手的是如何弄清楚，并充分利用它们，而同时又不会出现过度解读是其复杂化。这就是AI和机器学习的用武之地，它们对于我们了解天气的方式可能是革命性的。

目前国际通用的8个大气模型和9个区域大气模型，每一个都需要大量的数据来训练；而海量而又实时更新的大气数据正是训练这些模型的最佳方式。而AI机器学习就可以完成这个工作，通过大量数据的不断训练和学习，完全可以达到气象专家预测的结果，甚至会更准确。而且在理想情况下，数据示例越多，获得的输出效果越好。

对预报信息的影响

在天气预报服务行业中，机器学习已开始发挥作用。如StormGeo公司已经开始利用机器学习进行天气预测。

该公司目前正在研发一种系统，通过输入某个地区多年的历史风数据之后，可以计算出该风将产生的破坏程度，并预期未当地带来的损失。

机器学习还可以协助天气的其他预测，如温度，浪高和降水。未来，我们可以将AI用于天气预测雷达成像，从实时检测和跟踪全球的风暴中心和降水量。尽管气象学家通常仍要承担这项责任，但现在我们看到，无论气象学家多么经验，他们都无法同机器学习一样同时考虑多个变量。

结语

AI不仅在大气科学中被积极采用同时在石油开采中也在大显身手，如油藏数值模拟在很早之前已经在使用机器学习的概念。AI智能油田，油气管线管理等等，这个名单还在变长。未来必然是AI的天下。

谢谢邀请

↑这个是鹰眼－A加上一体化巡检车。

记者从日前举办的“2018中国国际城市管线展览会”上获悉，中国航天科工三院35所产品“鹰眼-A”新型探地雷达，可实现人工智能技术在地质探测领域的应用，管线智能检测正确率已超过90%，误报率小于5%。

伴随着城市化进程，地下空间安全问题日益凸现，越来越多的管线和路面已经或将老化。城市地下空间如同看不见的“暗网”，潜藏着路面塌陷、燃气管线泄露等危险。今年10月7日，四川省达州市城区内人行道路面突然塌陷，就是由地下空洞所引起。 “鹰眼”探地雷达可无损、快速、全面、精准地“透视”地下6米深度多材质市政管线、油气管线信息，以及城市道路空洞、疏松、富水等土体病害信息，护卫城市地下空间安全。

当前，我国地下空间探测在技术实现上还存在着外业操作效率低、人工数据处理效率低等问题，探测成本较高。“鹰眼-A”探地雷达则可有效破解以上问题。即便在要求最为严苛的地下空间详查中，“鹰眼-A”相较于常见的由人工操作的单通道雷达，探测耗时可缩短80%；相较于车载拖曳的非阵列式探地雷达，探测耗时可缩短50%。同时，在数据分析方面，“鹰眼-A”可自动完成地下异常信息的检测、识别及标记，即时生成通用结果“报文”，大大减少了人工数据分析工作量以及人工判读的主观性，提高了数据解释效率、准确度和置信度。

另外，“鹰眼-A”还可根据地下空间探测需求实现功能+，可在一体化巡检车，配备多型智能传感器，如激光燃气传感器等，通过检测空气中燃气浓度，结合雷达探测得到的地下管线信息，定位泄露管线。地下空间一体化巡检也是智慧城市管理的趋势，“鹰眼-A”探地雷达还配备了北斗/GPS定位系统，可实现大地坐标与地下空间信息的融合，获取的地下空间信息可实时动态接入“智慧管网”或“城建大数据”等平台，通过数据共享和集成，实现城市空间地上地下“一张图”管理，提升我国城市空间精细化管理的水平。

据悉，航天35所同期研发的“鹰眼”探地雷达系列产品还有“鹰眼-M”多通道探地雷达、“鹰眼-S”单通道探地雷达、“鹰眼-TW”穿墙式救援雷达及用于地铁修建的“鹰眼-UD”型大深度探地雷达。其中，“鹰眼-UD”已实现了地下异常体23米超前预报。

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