文献

J-GLOBAL ID：202202232647126687   整理番号：22A0562528

地球人工知能のレビュー【JST・京大機械翻訳】

A review of Earth Artificial Intelligence

著者 (27件)： Sun Ziheng (Center for Spatial Information Science and Systems/Department of Geography and Geoinformation Science/Department of Atmospheric, Oceanic and Earth Sciences, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Sandoval Laura (Laboratory for Atmospheric and Space Physics, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Crystal-Ornelas Robert (Earth and Environmental Sciences Area, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA) ,  Mousavi S. Mostafa (Geophysics Department, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Wang Jinbo (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Lin Cindy (School of Information, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Cristea Nicoleta (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Cristea Nicoleta (eScience Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Tong Daniel (Center for Spatial Information Science and Systems/Department of Geography and Geoinformation Science/Department of Atmospheric, Oceanic and Earth Sciences, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Carande Wendy Hawley (Laboratory for Atmospheric and Space Physics, University of Colorado Boulder, Boulder, CO, USA) ,  Ma Xiaogang (Department of Computer Science, University of Idaho, Moscow, ID, USA) ,  Rao Yuhan (North Carolina Institute for Climate Studies, North Carolina State University, Asheville, NC, USA) ,  Bednar James A. (Anaconda Inc., Austin, TX, USA) ,  Tan Amanda (eScience Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Wang Jianwu (Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County, Baltimore, MD, USA) ,  Purushotham Sanjay (Department of Information Systems, University of Maryland Baltimore County, Baltimore, MD, USA) ,  Gill Thomas E. (Department of Earth, Environmental and Resource Sciences, University of Texas at El Paso, El Paso, TX, USA) ,  Chastang Julien (University Corporation for Atmospheric Research, Boulder, CO, USA) ,  Howard Daniel (National Center for Atmospheric Research (NCAR), Boulder, CO, USA) ,  Holt Benjamin (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA) ,  Gangodagamage Chandana (Hydrological Sciences Laboratory, Goddard Space Flight Center, NASA, Greenbelt, MD, USA) ,  Gangodagamage Chandana (Earth System Science Interdisciplinary Center (ESSIC), University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Zhao Peisheng (Center for Spatial Information Science and Systems/Department of Geography and Geoinformation Science/Department of Atmospheric, Oceanic and Earth Sciences, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Rivas Pablo (Department of Computer Science, Baylor University, Waco, TX, USA) ,  Chester Zachary (Center for Spatial Information Science and Systems/Department of Geography and Geoinformation Science/Department of Atmospheric, Oceanic and Earth Sciences, George Mason University, Fairfax, VA, USA) ,  Orduz Javier (Department of Computer Science, Baylor University, Waco, TX, USA) ,  John Aji (Department of Biology, University of Washington, Seattle, WA, USA)
資料名： Computers & Geosciences  (Computers & Geosciences)
巻： 159  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0320B  ISSN： 0098-3004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,地球システム科学は,精度の改善,モデル知能レベルの強化,操作のスケールアップ,およびコンピュータ科学における指数的に蓄積されたデータセットと有望な人工知能(AI)革命のコストの低減に関する革新を緊急に呼んでいる。本論文では,地球科学におけるAIの包括的な概観を与えるため,NASA地球科学データシステム作業グループとESIP機械学習クラスタによる研究を紹介した。現在の状況,技術,使用事例,課題,および機会を全体的に紹介し,地球科学におけるAI実務者のすべてのレベルを,地球AIの将来開発について,全体的に大きい描像と「霧を awayぐ」と提供する。本論文は,地球システムにおけるすべての主要な球をカバーして,各々の領域における代表的AI研究を調査した。広く使われているAIアルゴリズムおよび計算サイバー構造を簡潔に紹介した。地球科学的問題を解決するためにAIを特殊化する典型的ワークフローにおける必須段階を分解して解析した。結局,それは,大きな挑戦で結論を下し,将来において野心的地球AI目標を達成するために,資源を賢明に割り当てるいくつかの指針と事前警告を与える機会を明らかにした。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  警報 ,  システム ,  科学 ,  *地球 ,  計算機科学 ,  スケールアップ ,  利用 ,  計算 ,  *人工知能 ,  クラスタ ,  機械学習 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： 地球システム ,  地球科学 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 地球圏 ,  水文学 ,  大気 ,  人工知能/機械学習 ,  ビッグデータ ,  サイバーインフラストラクチャー

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 地球 ,  人工知能 ,  レビュー