第九届中国人工智能与大数据地球科学学术研讨会拟于2025年4月25 - 27日在湖南省长沙市召开。本届会议致力于交流地球科学大数据与人工智能的研究,提升大数据地球科学、人工智能与工程研究水平,推动大数据、人工智能与地球科学的深度交叉融合发展。
会议组织机构
1.学术委员会
主 任:
成秋明(中国科学院院士)
李建成(中国工程院院士)
委 员:陈建国、陈建平、陈永良、陈永清、杜小平、樊隽轩、范湘涛、葛 咏、郭 科、黎建辉、李文昌、李志伟、吴冲龙、毛善君、潘 懋、邵拥军、孙中昶、汤 军、王功文、王力哲、肖克炎、夏庆霖、薛 峰、严光生、杨永国、余先川、袁 峰、周可法、周永章、周仲礼、张良培、张生元、屈红刚、张 旗、左仁广
2.组织委员会
主 任:
周永章(人工智能与大数据地球科学专业委员会主任委员,中山大学教授)
毛先成(人工智能与大数据地球科学专业委员会副主任委员,中南大学教授)
委 员:包金坤、曹礼刚、陈国雄、陈 进、陈跃红、陈志军、成 功、邓 浩、邓吉秋、董少春、窦 磊、傅 鹏、高 乐、郭 兵、郭甲腾、郭艳军、韩 伟、贺金鑫、侯卫生、侯西勇、胡先莉、黄继先、季晓慧、贾 森、焦守涛、匡明星、李 楠、李瑞玲、李少华、李晓晖、李兴远、李永胜、李志忠、廖 杰、林 波、刘 刚、刘 健、刘 磊、刘 欣、刘江涛、刘荣梅、刘欣雨、刘艳鹏、刘占坤、柳炳利、罗 津、吕志成、毛庆军、潘 锋、潘声勇、朴英超、邱芹军、王 琨、王江浩、王 磊、王茂芝、王权锋、王文磊、王艳军、王永志、王占刚、魏友华、吴彬锋、吴田军、伍新明、肖 凡、熊俊楠、徐 南、阎继宁、杨 慧、易嘉伟、张 楠、张 舟、张宝一、张广平、张丽丽、张明明、仉天宇、赵志芳、钟燕飞、周 琪、朱良峰、朱月琴、邹艳红
秘 书:肖 凡(秘书长)、邓 浩、陈 进
主要议题:(包括但不限于以下方面)
1.深地大数据
2.深海大数据
3.深空大数据
4.深时大数据DDE
5.地球化学大数据
6.地球物理大数据
7.对地观测大数据
8.国土空间规划大数据
9.地质灾害大数据
10.双碳大数据
11.能源矿产大数据与AI算法应用
12.地学AI大模型
13.地质过程模拟与智能可视化
14.人工智能与新一轮找矿行动
15.智慧矿山与三维精细建模
16.深部资源三维智能预测
17.地质云数据集成与应用
18.地球科学与虚拟现实增强现实
19.地质大数据中心及地球大数据科学平台
20.矿产勘查数字孪生与物联网智慧矿业
21.地质大数据共享管理与数字地质系统
22.矿物学、岩石学、矿床学与AI
23.地球物理勘查与AI
24.智能钻探新技术
25.地学大数据人才培养模式探讨
26.企业参与地学大数据与人工智能
27.媒体参与地学大数据与人工智能
28.地学大数据与人工智能科普
29.其他
主要内容
1.开展学术交流;
2.宣布组建新一届中国矿物岩石地球化学学中国人工智能与大数据地球科学专业委员会,并召开专委会工作会议;
3.会议期间为有关组织和公司提供条件,进行业务宣传、产品介绍及技术成果展示。
以下内容为GPT视角对中国人工智能与大数据地球科学学术研讨会暨第四届空间地球大数据高峰论坛相关领域的研究解读,仅供参考:
中国人工智能与大数据地球科学研究现状
一、研究背景与趋势
大数据的普及:随着互联网和物联网技术的快速发展,地球科学领域积累了海量的数据,包括气象数据、地质数据、生态数据等。这些数据为人工智能技术的应用提供了丰富的素材。
计算能力的提升:近年来,中国在高性能计算和云计算领域取得了显著进展,为大数据处理和人工智能模型的训练提供了强大的算力支持。
政策扶持与资金投入:中国政府高度重视人工智能和大数据产业的发展,出台了一系列政策规划,如《国家大数据战略纲要》和《新一代人工智能发展规划》等,为相关研究提供了政策保障和资金支持。
二、研究进展与成果
AI在地球科学中的应用:
地质灾害预测:利用机器学习和深度学习技术,通过对地震波形数据的快速分析,实现了地震的实时检测和震级的精准预测。同时,在滑坡和火山活动等地质灾害预测中也发挥了重要作用。
气候变化分析:AI技术能够结合大气和气候数据,快速处理海量历史观测数据和实时监测数据,生成准确的气候预测结果。特别是在短期天气预报和极端天气事件预测中,AI表现出色。
大气组分检测:借助深度学习模型和神经网络,AI能够高效分析云层结构和形态变化,大幅提升对云类型的自动化识别和未来演变的预测精度。
水循环评估:AI技术结合遥感数据,能够对土壤湿度、蒸散量等关键水循环参数进行精确估算,为农业生产和水资源优化配置提供了科学依据。
大数据处理与分析:地球科学涉及海量数据的收集、整理和分析。中国的研究机构和企业利用大数据技术,构建了高效的数据处理和分析平台,为地球科学的研究提供了有力的数据支持。
模型预测与模拟:基于人工智能技术的地球系统模型能够模拟地球系统的运行和演变,预测未来的气候变化、自然灾害等事件。这些模型不仅有助于更好地理解地球系统的运行机制,还能为政策制定和灾害防范提供科学依据。
三、面临的挑战与未来展望
数据质量与准确性:地球科学数据的来源广泛,质量参差不齐。为了提高分析结果的可靠性,需要加强对非标准化和不完整数据的处理技术研究。
模型复杂性与解释性:地球系统是一个复杂的动态系统,涉及多个子系统和因素的相互作用。因此,构建地球系统模型需要考虑多个变量和参数,导致模型复杂性增加。同时,AI模型往往缺乏解释性,使得人们难以理解和信任模型的预测结果。未来需要加强跨学科合作与沟通,共同推动AI技术在地球科学领域的应用,并加大对模型可解释性的关注。
算力与能源制约:尽管中国在算力方面取得了一定的进展,但仍然面临算力不足和能源消耗过大的问题。这限制了人工智能技术在地球科学领域的大规模应用。未来需要加大在算力提升和能源管理方面的研发投入。
伦理与法规问题:AI技术在地球科学领域的应用涉及数据隐私、知识产权等伦理与法规问题。需要制定相关政策和法规,确保AI技术的合规性和道德性。
中国人工智能与大数据地球科学研究可以应用在哪些行业或产业领域
一、地球科学及相关领域
气候模拟与预测
利用AI技术,尤其是深度学习算法,可以更高效地处理和分析大量气候数据,预测未来的气候变化趋势。
AI模型能够自动学习和识别气候系统中的复杂模式,有助于更好地理解气候系统的运行机制,为政策制定和灾害防范提供科学依据。
地质勘探与资源开发
AI技术通过深度学习和图像识别技术,可以快速、准确地分析地质勘探数据,识别出潜在的地质结构和资源分布。
AI还可以对地震、火山等自然灾害进行预测和预警,为灾害防范和应急救援提供有力支持。
环境监测与保护
AI技术可以实现对环境数据的实时采集、传输和分析,帮助科学家及时发现环境问题并采取相应的措施。
例如,AI模型可以通过分析卫星遥感图像和地面监测数据,监测森林砍伐、土地荒漠化、水环境污染等环境问题,为生态保护提供决策支持。
二、行业应用
农业
结合物联网技术,AI可以用于精准农业,通过分析土壤、气候和作物生长数据,优化种植策略,提高农作物产量和质量。
AI还可以用于农业病虫害的预测和防治,减少农药使用,保护环境。
能源
AI可以应用于能源勘探、生产、传输和消费等各个环节,提高能源利用效率,降低能源消耗和排放。
例如,在风能、太阳能等可再生能源领域,AI可以优化能源生产和分配策略,提高能源供应的稳定性和可靠性。
制造业
AI与物理自动化的结合将为制造业带来无限可能,提高生产效率,降低生产成本。
AI可以用于产品质量检测、生产流程优化等方面,提高产品质量和生产效率。
交通运输
AI可以应用于智能交通系统,优化交通流量,减少拥堵,提升道路安全。
自动驾驶车辆的发展也在改变城市交通格局,有望在未来实现更加安全、高效的交通出行。
医疗健康
AI在医疗领域的应用日益广泛,包括疾病早期诊断、医学影像分析、健康管理等方面。
通过深度学习技术,AI可以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和药物研发,提高医疗服务的质量和效率。
零售业
AI可以用于个性化推荐、库存管理等方面,提升用户体验和销售额。
例如,基于用户的购物历史和偏好,AI可以为用户提供个性化的商品推荐,优化供应链管理和精准营销。
三、公共服务与管理
公共安全
AI技术可以用于视频监控系统,实现实时事件检测和预警,增强社会治安管理水平。
例如,通过人脸识别、行为分析等技术,AI可以及时发现并预警潜在的安全威胁。
环境监测
结合传感器网络和大数据分析技术,AI可以用于空气质量监测、污染预测等环保措施。
这有助于制定更加科学、有效的环保政策,保护人类生存环境。
城市管理
AI可以用于智慧城市的建设和管理,包括城市规划、交通管理、能源管理等方面。
通过优化资源配置和提高管理效率,AI有助于打造更加宜居、可持续的城市环境。
中国人工智能与大数据地球科学领域有哪些知名研究机构或企业品牌
研究机构
清华大学人工智能学院
清华大学人工智能学院成立于2024年4月,致力于人工智能前沿创新研究及顶尖人才培养。该学院在人工智能核心基础、底层架构和未来计算模式等方面取得了重大创新突破,是全球一流的汇聚及培养顶级人工智能人才的大基地。
北京大学信息科学技术学院
北京大学信息科学技术学院在信息学科领域具有深厚的历史底蕴和学术积累。该学院在人工智能、大数据处理和分析等方面具有显著的研究成果和贡献,为推动地球科学领域的发展提供了重要的技术支持。
中国科学院
中国科学院在人工智能和大数据领域拥有多个顶尖的研究机构和实验室。其中,中国科学院自动化所等单位在人工智能基础理论研究、算法开发以及应用推广等方面取得了显著成就,为全球AI研究贡献了大量优秀成果。
企业品牌
阿里巴巴
阿里巴巴作为全球领先的电子商务企业,在大数据处理和人工智能技术方面积累了丰富的经验和技术储备。该企业在地球科学领域的应用主要集中在环境监测、灾害预警等方面,通过大数据分析和人工智能技术提高预测和防范的准确性和效率。
科大讯飞
科大讯飞是中国领先的人工智能企业之一,专注于智能语音及语言技术、人工智能技术研究等领域。该企业在地球科学领域的应用主要集中在语音识别和自然语言处理等方面,为地质勘探、环境监测等领域提供了智能化的解决方案。
百度
百度作为中国最早布局人工智能的公司之一,拥有全球首家深度学习研究院。该企业在人工智能和大数据领域具有深厚的技术积累和创新实力。在地球科学领域,百度通过大数据分析和人工智能技术为灾害预警、环境监测等方面提供了智能化的支持。
中国人工智能与大数据地球科学领域有哪些招聘岗位或就业机会
一、数据科学家与数据分析师
岗位职责:
负责收集、清洗、整理和分析地球科学领域的大数据。
运用统计学、机器学习等方法,挖掘数据中的有价值信息,为决策提供支持。
任职要求:
通常要求具备统计学、数学、计算机科学或相关领域学士及以上学位。
熟练掌握Python、R等编程语言,以及SQL等数据库查询语言。
对数据分析有浓厚兴趣,并具备相关工作经验。
二、人工智能算法工程师
岗位职责:
设计、开发和优化人工智能算法,解决实际问题。
负责构建和训练机器学习模型,实现自动化决策和预测。
任职要求:
计算机科学、数学、统计学或相关领域学士及以上学位。
精通Python、Java等编程语言,熟悉常用的机器学习框架。
具备扎实的数学和统计学基础,熟悉各种机器学习算法。
三、大数据工程师
岗位职责:
负责大数据平台的搭建、维护和优化。
开发大数据处理和分析任务,提高数据处理效率。
任职要求:
计算机科学、软件工程或相关领域学士及以上学位。
熟练掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架。
具备分布式系统、数据库管理等方面的知识。
四、人工智能运维工程师
岗位职责:
负责大数据与AI产品的运营、运维工作。
开发相关组件的运维工具系统,提供客户支持。
任职要求:
计算机科学、软件工程或相关领域背景。
熟悉Linux操作系统,具备系统运维经验。
了解大数据和AI技术的基本原理和应用。
五、地球科学研究员
岗位职责:
结合人工智能和大数据技术,开展地球科学研究。
发表科研论文,参与科研项目申报和实施。
任职要求:
地球科学、地质学、环境科学等相关领域博士学位。
具备扎实的地球科学知识,熟悉科研方法和流程。
对人工智能和大数据技术有一定的了解和应用能力。
六、其他相关岗位
此外,还有一些与人工智能和大数据地球科学领域相关的岗位,如产品经理、项目经理、售前工程师等。这些岗位通常要求具备相关的技术背景、项目管理能力和沟通协调能力。
就业机会方向
科研机构:如中国科学院、中国地质科学院等,这些机构通常招聘地球科学研究员、博士后等岗位,从事基础研究和应用研究。
互联网公司:如阿里巴巴、腾讯、百度等,这些公司通常招聘数据科学家、数据分析师、大数据工程师等岗位,利用大数据和人工智能技术推动业务发展。
金融科技公司:这些公司通常招聘人工智能算法工程师、大数据风控专家等岗位,利用大数据和人工智能技术提升金融服务的质量和效率。
环保与能源企业:这些企业通常招聘环境监测工程师、能源数据分析师等岗位,利用大数据和人工智能技术推动环保和能源产业的发展。