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从智能预报到“暗知识”破解:AI驱动海洋航天技术革新

创作时间:
2025-01-22 05:24:46
作者:
@小白创作中心

从智能预报到“暗知识”破解:AI驱动海洋航天技术革新

2024年浦江创新论坛上,专家们深入探讨了人工智能(AI)在海洋探索和航空航天技术中的交叉应用。中国海洋大学教授聂婕提出了“海洋多模态智能计算”,旨在利用AI技术实现长时序稳定的海洋预报。同时,遥感卫星和地球观测技术的发展也展示了AI在环境监测和气候变化研究中的巨大潜力。这些前沿科技的融合,预示着未来在海洋和太空探索领域将迎来更多突破。

01

AI赋能海洋探索:从智能预报到产业集聚

在海洋探索领域,AI技术正以前所未有的速度推动着科学发现和技术创新。清华大学地学系黄小猛教授团队研发的智能海洋大模型AI-GOMS,就是这一趋势的典型代表。AI-GOMS融合了多种先进技术,如MAE掩码自编码和傅里叶频域变换等,能够更准确地模拟海洋系统的复杂动态过程,为海洋预报提供可靠支持。

在产业化应用方面,青岛正积极打造世界级海洋人工智能大模型产业集聚区。根据《青岛市海洋人工智能大模型产业集聚区建设实施方案(2024-2026)》,青岛将聚焦科技创新策源地、关键要素支撑地、头部企业集聚地、应用场景示范地、产业生态优化地等五个目标,促进“人工智能+海洋”深度融合。这一举措不仅将推动海洋科技的创新发展,还将为海洋经济的高质量发展注入新动力。

然而,AI在海洋领域的应用仍面临诸多挑战。例如,海洋大数据的多模态特性如何有效融合?如何在保持预报精度的同时降低计算成本?这些问题需要科研人员持续探索和创新。中国海洋大学信息科学与工程学部的专家们在“海洋大数据智能分析”研讨会上,就这些问题展开了深入讨论,并提出了跨尺度多模态海洋智能计算等前沿解决方案。

02

AI助力航天技术创新:破解“暗知识”难题

在航天领域,AI技术的应用同样展现出巨大的潜力。航天科技集团十一院空气动力科学中心的研究团队,正在探索如何将AI与空气动力学深度融合,以应对复杂的工程问题。许亮研究员提出了一种内嵌物理约束的多介质流体耦合作用神经网络模型,该模型能够有效克服传统方法在极端复杂问题中的建模困难。

航天领域的“暗知识”——那些既无法表达又无法直接感受的深层知识,一直是科研人员面临的重大挑战。AI技术的引入,为破解这一难题提供了新的思路。通过深度学习等AI方法,研究人员能够从海量数据中挖掘出隐藏的规律和趋势,从而加速科技创新进程。许亮表示,未来AI将成为每个航天工作者的必备工具,帮助他们更高效地解决复杂问题。

03

遥感卫星与地球观测:AI驱动的创新突破

遥感卫星和地球观测技术的发展,为AI在海洋探索和航天技术中的应用提供了重要支撑。2024遥感卫星应用国家工程研究中心年会上发布的“星图云开放平台”,就是一个典型的创新案例。该平台整合了行业内外的产品及解决方案,通过统一的技术、品牌、运营、营销等资源,打造空天信息产业在线聚合交易平台,推动产业链创新。

在海洋探索中,遥感技术可以提供大范围、高分辨率的海洋环境数据,为AI模型的训练和优化提供重要支持。例如,通过卫星遥感数据,AI模型可以更准确地预测海冰变化、海洋温度分布等关键参数。而在航天领域,遥感技术与AI的结合,能够实现对地球环境的实时监测,为天气预报、灾害预警等提供重要信息。

04

未来展望:AI引领的科技革命

AI技术在海洋探索和航天技术中的应用,正推动着相关领域的快速发展。从智能海洋预报到航天工程优化,从遥感数据处理到地球观测创新,AI的应用场景日益广泛。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展,AI有望成为推动海洋和航天科技创新的重要引擎。

然而,这一过程中也面临着诸多挑战。例如,如何确保AI模型的准确性和可靠性?如何在保护隐私和数据安全的前提下,实现跨领域数据的共享和融合?这些问题需要科研人员、政策制定者和产业界共同努力,通过技术创新和制度建设来解决。

展望未来,AI与海洋探索、航天技术的深度融合,将为人类带来更多惊喜。正如中国科学院院士吴一戎所说,新一轮科技革命和产业变革突飞猛进,对全球资源环境状况和人类活动响应的及时了解,已经成为国家的重大需求。AI技术的不断发展,将为人类更好地认识和利用海洋、探索太空提供强大支持,开启科技创新和产业升级的新篇章。

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