Почвы накапливают углерод, поддерживают экосистемы и являются основой глобальных продовольственных и водных систем. В новой статье журнала Frontiers in Science ученые рассказали, как инструменты на основе искусственного интеллекта могут помочь адаптировать почвы и системы, которые они питают, к меняющемуся климату.
Сегодня в почвоведении используются подходы, основанные на машинном обучении. Это цифровое картографирование и спектроскопия почв. Системы ИИ способны создавать цифровых двойников почв на основе данных с датчиков, улучшая мониторинг почвенного микробиома и тестируя стратегии адаптации к изменению климата на компьютерных моделях, прежде чем применять их в полевых условиях для получения более быстрых результатов.
В сотрудничестве с экспертами искусственный интеллект может помочь нам лучше понять сложность и изменчивость почвенных экосистем. В отличие от современных инструментов машинного обучения, которые сосредоточены на решении отдельных задач, эти системы могут в значительной степени имитировать научную коллаборацию, сочетая в себе аналитические способности, планирование и междисциплинарный подход, чтобы помогать исследователям и способствовать значительному прогрессу.
Чтобы проиллюстрировать возможности такого инструмента, исследовательская группа поручила многоагентной системе ИИ изучить соответствующую научную литературу и сгенерировать идеи о том, как почвы накапливают углерод и что влияет на пределы его накопления.
ИИ успешно выдвинул пять гипотез, в том числе о влиянии климата, пороговых значениях насыщения, биологическом и химическом контроле, междисциплинарной обратной связи и стратегиях управления. Затем каждая гипотеза была оценена с точки зрения экспертного мнения и смоделирована в рамках экспертной оценки. Система успешно воспроизвела ключевые этапы научного процесса, а результаты, выходящие за рамки того, что используется в настоящее время, в значительной степени соответствуют экспертным исследованиям.
По словам авторов работы, более глубокое понимание свойств почв стимулирует развитие более устойчивого сельского хозяйства, улучшит управление ресурсами и сделает более эффективной адаптацию к изменению климата, помогая выявлять потерю питательных веществ, водный стресс, уплотнение и эрозию почв на более ранних этапах.
Ранее Наука Mail рассказывала, как ИИ научился помогать в генетической диагностике.
