5月15日下午，我校气候与应用前沿研究院（ICAR）为提高人工智能方法在地学中的应用，促进相关领域的交流合作，召开了“人工智能方法在地球科学中的应用”学术研讨会。本次研讨会邀请到清华大学地球系统科学系黄小猛副教授、成都信息工程大学计算机学院院长吴锡教授、同济大学软件学院副院长穆斌教授以及我校自动化学院院长刘青山教授作学术报告，由ICAR院长罗京佳教授主持。研讨会采用腾讯视频会议与b站直播的方式在线进行，吸引了校内外数百名气象工作者参会，在线人数多次达到腾讯会议视频上限，b站直播热度峰值达到10000以上。
首先，黄小猛教授以“大数据辅助地球系统模拟”为题，通过“基于深度学习的次网格参数化方案”、“因果网络分析海冰预报准确性、“机器学习对风速和气温预报订正”等6个案例的介绍，展示了大数据辅助地球系统模拟如何成为了研究热点。
随后，吴锡教授以”基于先进计算的小尺度精细化应急响应预报系统“为题，详细介绍了如何利用机器学习技术与模式产品相结合，搭建高分辨率小尺度精细化大气扩散数值预报系统，经过计算优化后深度学习降尺度模型计算效率比原本传统降尺度方法快15倍。
接下来，穆斌教授则围绕“基于深度神经网络的台风和ENSO预测研究”进行了报告，在一定程度上深度神经网络在台风强度预测、ENSO预测、ENSO可预报性方面可以达到与模式相同甚至超过模式的效果。
最后，我校刘青山教授围绕“基于深度学习的遥感图像分析“为主题，介绍了深度学习方法如何有效地应用在遥感图像和卫星图像处理上，并客观地对深度学习方法进行了分析。
在认真听完四位专家精彩的报告后，参会人员和专家们进行了长达40分钟的热烈讨论。广大师生进一步拓宽了学术视野，对人工智能方法的优越性、丰富性和应用的广泛性等有了更全面的认知。与会师生纷纷表示受益匪浅，收货颇丰，启发了对人工智能方法应用的思考。人工智能方法在今后一定会更广泛地被应用到地球科学研究中，推动地球科学快速发展。
