弥合计算能力和环境挑战:对环境工程神经网络预测模型的视角
Jussen Facuy1,2, Diego Arcos-Jacome1
1Ingeniería Ambiental, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Agraria del Ecuador, Guayaquil, Guayas, Ecuador.
人工神经网络 (ANN) 为复杂的地球系统提供先进的环境预测. 克服数据质量和可解释性方面的挑战是使用ANN用于主动环境管理和弹性的关键.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 人工智能的人工智能
- 地球系统科学 地球系统科学
背景情况:
- 极端环境事件的频率和严重程度正在增加.
- 目前的反应性管理策略是不够的.
- 积极主动的环境管理方法至关重要.
研究的目的:
- 突出人工神经网络 (ANN) 作为环境预测的变革性工具.
- 解决阻碍ANN融入决策的挑战.
- 提出一个路线图,利用ANN来建立环境弹性.
主要方法:
- 审查环境应用ANN的当前进展.
- 综合物理信息神经网络 (PINNs) 和可解释AI (XAI) 的作用.
- 为ANN实施提出一个跨学科的路线图.
主要成果:
- 在水文学,空气质量和生态学方面,ANN表现出卓越的预测性能.
- PINNs和XAI可以弥合数据驱动的洞察力和物理可信度之间的差距.
- 挑战包括数据质量,模型解释性和跨学科合作.
结论:
- 环保预测网络具有提高环境预测和管理的巨大潜力.
- 克服整合挑战需要跨学科的合作和先进的AI技术.
- 提出了一个结构化的路线图,将ANN的潜力转化为可操作的环境弹性工具.
更多相关视频
04:51Author Spotlight: Characterizing Environmental Biofilm Mechanics Using Optical Coherence Elastography and its Applications in Wastewater Treatment
Published on: March 1, 2024
07:20Bioprospecting of Extremophilic Microorganisms to Address Environmental Pollution
Published on: December 30, 2021
相关概念视频
Environmental Applications of Microorganisms
Environmental Influences on Intelligence
Protein Networks
These interactions can be represented through maps depicting protein-protein interaction networks, represented as nodes and edges. Nodes are circles that are representative of a protein,...
Causes of Social Behavior III: Biological and Environmental Influences
Design Example: Strain Gauge Bridge or Wheatstone Bridge
Bridge rectifier
Operationally, the bridge rectifier allows current flow through two of its diodes during each...
