L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour aider à collecter, comprendre et analyser de grands ensembles d’informations a le potentiel de révolutionner notre capacité à observer, comprendre et prédire les processus dans les systèmes terrestres.
Les chercheurs et les scientifiques travaillent ensemble pour appliquer l’IA et des techniques de modélisation telles que l’apprentissage automatique (ML) pour faire progresser les sciences de la Terre et de l’environnement. Plus précisément, un groupe de scientifiques et d’experts vise à intégrer la technologie moderne dans le travail des modèles, des observations et de la théorie du système terrestre, ainsi qu’à fournir des capacités de calcul qui peuvent offrir rapidité, précision et prise de décision plus éclairée et agile.
Dans le cadre d’un effort de collaboration entre le Bureau de la recherche biologique et environnementale (BER) du Département américain de l’énergie (DOE) et le programme Advanced Scientific Computing Research du DOE, ainsi qu’avec des experts communautaires, le Intelligence artificielle pour la prévisibilité du système terrestre (AI4ESP) s’est tenu d’octobre à décembre 2021. L’atelier virtuel de cinq semaines a exploré les défis et le développement d’une infrastructure qui intégrerait au mieux une combinaison de capacités technologiques et d’activités humaines sur le terrain et des laboratoires dotés de ressources informatiques . BER a développé le processus en tant que paradigme « Modèle-Expérience », ou ModEx.
« Des améliorations efficaces de la prévisibilité du système terrestre nécessitent des avancées radicales dans l’environnement ModEx. Cet atelier a offert une opportunité interdisciplinaire et intermissions pour les communautés scientifiques et d’application de collaborer à la compréhension des avancées nécessaires », a déclaré Nicki Hickmon, responsable d’AI4ESP, directeur associé des opérations pour l’installation utilisateur du Bureau de la mesure du rayonnement atmosphérique du DOE au Laboratoire national d’Argonne du DOE.
Selon un rapport récemment publié résumant l’atelier AI4ESP, l’événement a réuni plus de 700 participants des secteurs privé et public, avec des représentants des sciences de la Terre et de l’environnement, de l’informatique et de l’IA. Ensemble, environ 100 experts ont conçu l’atelier sur la base de 156 livres blancs fournis par 640 auteurs de 112 institutions à travers le monde.
Les informations ont été réduites à 17 sujets liés au cycle intégré de l’eau et aux phénomènes météorologiques extrêmes au sein de ce cycle. Les experts ont discuté de neuf points focaux liés aux prévisions du système terrestre, y compris des sessions portant sur l’hydrologie, la science des bassins versants et la dynamique côtière ; atmosphère, terre, océans et glace; et la variabilité et les extrêmes climatiques. Tout au long des sessions, les participants ont exploré le potentiel de l’IA pour débloquer les découvertes scientifiques à l’aide d’outils tels que les réseaux de neurones, l’apprentissage automatique fondé sur les connaissances, les architectures d’IA et la co-conception.
Lors de chaque session, les chercheurs ont identifié les défis qui soutiennent le besoin d’une technologie et d’une infrastructure d’IA révolutionnaires qui peuvent être appliquées pour gérer des travaux complexes dans le domaine des sciences de l’environnement.
« Nous avons besoin de nouvelles méthodologies d’IA qui intègrent la compréhension des processus et respectent les lois physiques pour rendre les prédictions du comportement du système terrestre évolutives, fiables et applicables aux futurs régimes climatiques », a déclaré Charu Varadharajan, chercheur au Lawrence Berkeley National Laboratory du DOE, qui dirige le laboratoire Earth Domaine du programme IA et données. « Cet atelier est unique en ce qu’il discute de la manière dont l’IA pourrait améliorer les modèles, les observations et la théorie en incorporant l’approche ModEx du DOE. »
« L’atelier et le rapport nous ont permis de développer des objectifs sur 2, 5 et 10 ans pour le développement du cadre intégratif pour chaque point focal. Nous avons également identifié des priorités pour les sciences de la Terre, les sciences informatiques et les changements programmatiques et culturels qui engloberaient la mission d’AI4ESP. « , a ajouté Varadharajan.
Les experts ont élaboré une liste complète d’opportunités où la recherche et le développement de l’IA peuvent aider à relever certains des plus grands défis auxquels sont confrontées les sciences de la Terre. Ces défis comprennent la gestion et l’analyse de grands ensembles de données pour améliorer la capacité d’observer et de prévoir les événements extrêmes et favoriser l’intégration des activités humaines dans la théorie et les modèles.
« L’une des opportunités les plus intéressantes en matière de modélisation est le développement de nouveaux modèles hybrides qui intègrent à la fois des modules basés sur les processus et basés sur ML », a déclaré Forrest Hoffman, responsable du groupe Computational Earth Sciences au Laboratoire national d’Oak Ridge du DOE. « Ces cadres de modélisation permettent d’incorporer des données sur des processus mal compris qui peuvent améliorer la précision et souvent entraîner une amélioration des performances de calcul pour les modèles du système terrestre, permettant de mener davantage de simulations et d’analyses dans des limites de ressources données. »
Les participants à l’atelier ont également identifié plusieurs priorités pour relever les défis informatiques, notamment les progrès de l’IA et du ML, les algorithmes, la gestion des données, etc. Le résultat de ces priorités peut aider à développer une infrastructure technologique qui est efficace, précise, stratégique et pratique, et qui s’étend davantage à toutes les ressources.
Des changements programmatiques et culturels sont également nécessaires pour soutenir une mission plus cohérente entre diverses agences scientifiques et gouvernementales, ainsi qu’une main-d’œuvre qualifiée capable d’intégrer avec succès la technologie dans leurs recherches et activités humanistes. Les experts ont identifié des solutions qui incluraient des centres de recherche sur l’IA spécifiques aux sciences de l’environnement, des cadres permettant des services partagés entre diverses communautés et des missions de formation et de soutien continues.
Les participants à l’atelier AI4ESP 2021 continuent de discuter des activités informatiques de la communauté, y compris celles de l’American Geophysical Union et de l’American Meteorological Society. Restez à l’écoute pour d’autres ateliers et réunions dans un avenir proche – davantage de collaborations, d’engagements et de développement de cadres continueront à faire avancer la mission AI4ESP.
Plus d’information:
Nicki Hickmon et al, Rapport d’atelier sur l’intelligence artificielle pour la prévisibilité du système terrestre (AI4ESP), (2022). DOI : 10.2172/1888810