За последние пару лет осведомлённость общественности об искусственном интеллекте (ИИ) резко возросла благодаря появлению таких инструментов генеративного ИИ, как ChatGPT, но использование методов ИИ, таких как машинное обучение, в геологии ускорилось с 2015 года. Эта тенденция отражена в растущем числе исследовательских статей, использующих методы ИИ, опубликованных в Nature Geoscience с 2021 года, которые собраны в разделе «Фокус», сопровождающем этот выпуск, вместе с авторскими статьями на темы, связанные с использованием ИИ в геологии.

Статьи в этом выпуске демонстрируют потенциал методов искусственного интеллекта для получения важных знаний в области наук о Земле. Они также подчёркивают разнообразие источников и типов данных в области наук о Земле, которые можно анализировать с помощью инструментов ИИ, а также разнообразие самих методов ИИ — от простых алгоритмов классификации до моделей глубокого обучения, вдохновлённых работой мозга. ИИ не только предлагает эффективные подходы к таким задачам, как сбор и обработка данных и настройка параметров модели, но и некоторые методы ИИ могут напрямую давать представление о процессах, например, определяя преобладающее влияние на переменную. ИИ особенно ценен для анализа «больших данных», которые по определению слишком велики для обработки традиционными методами и становятся всё более распространёнными в науках о Земле благодаря технологическим разработкам в области дистанционного и локального зондирования и численного моделирования.

Более широкое применение методов искусственного интеллекта может принести пользу во многих областях наук о Земле, но при этом возникают значительные трудности. Например, многие наборы данных в области наук о Земле имеют характеристики, которые усложняют анализ с помощью инструментов ИИ, такие как мультимодальность и предвзятость, а реальные процессы, как правило, сложны. В некоторых случаях сложность процессов можно преодолеть, интегрировав инструменты ИИ с физическими моделями, как это было сделано для моделирования многомасштабных систем Земли в Перспективе этого выпуска.

Другой проблемой является ограниченный опыт и знания в области ИИ в научном сообществе, изучающем геологию, что может привести к неправильному использованию ИИ и получению ошибочных результатов, а также затруднить тщательную проверку научных данных с использованием ИИ экспертами. Утверждается, что для решения этой проблемы потребуются реформы в сфере образования и научной политики, которые сделают приоритетным преподавание и финансирование исследований по применению ИИ в науках о Земле. Комментарий в этом выпуске, написанный учёными-геологами и экспертами в области ИИ, предполагает, что междисциплинарное сотрудничество и образование также могут решить эту проблему и способствовать развитию как ИИ, так и наук о Земле. Они утверждают, что науки о Земле могут принести пользу исследованиям в области ИИ.

Несмотря на потенциальные преимущества и возможности ИИ, сложность данных и процессов, а также недостаточная осведомлённость об ИИ способствуют очевидному отсутствию доверия в исследовательском сообществе к использованию ИИ в науках о Земле. В разделе «Вопросы и ответы» этого выпуска интервьюируемые — все они учёные, изучающие Землю и окружающую среду и использующие ИИ в своих исследованиях, — предполагают, что для повышения доверия к использованию ИИ решающее значение имеет прозрачность. Они согласны с тем, что прозрачность требует предоставления доступа к данным, коду и моделям, а также использования физически объяснимых методов ИИ вместо «чёрных ящиков», которые выдают результаты, не сообщая пользователю, как они были получены. Как и в случае с любым другим подходом, мы поощряем такую прозрачность в публикуемых нами статьях, требуя, чтобы данные были FAIR (находимыми, доступными, совместимыми и пригодными для повторного использования), а также упрощая обмен кодом и его рецензирование.

ИИ открывает большие возможности, но в то же время представляет собой серьёзную проблему для наук о Земле. В статье, посвящённой этому вопросу, рассказывается о том, как ИИ может способствовать развитию наук о Земле при правильном использовании. Реализация этого потенциала потребует согласованных усилий по обучению и вооружению геологов необходимыми знаниями и опытом для понимания ИИ и его ограничений, а также для формирования культуры прозрачности.