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河海大学青年学者在水科学新知识深度学习领域取得新进展

2024-03-20 13:34:36 来源:未来网

  近日,河海大学长江院直伟教授在《Nature Water》发表了“Deep learning for water quality”的研究成果,系统总结了深度学习方法相对于传统方法的优势和局限性,并指出其作为一种新兴且不可或缺的方法,在克服传统挑战和发现水科学新知识方面的巨大潜力。

  随着人工智能(AI)和深度学习(DL)在水文和环境科学领域的飞速发展,它们为水质分析和预测提供了新的视角和方法。从二战时期图灵机的应用到最近在深度学习领域的突破,AI已经彻底改变了我们处理和分析数据的方式。

  水质预测的复杂性首先源于数据的稀缺性。与流量数据相比,水质数据往往更为稀疏、不连续,且在时间、空间和频率上的覆盖也更为有限。其次,水质数据的采集往往无法捕捉到完整的流量变化范围(例如洪峰期间),导致在水质建模时常出现偏差。传统基于统计和物理过程的模型在预测水质时常常力不从心。然而,深度学习技术的出现为解决这一难题提供了可能。

  深度学习因其“黑箱”的特性而受到批评:算法仅提供输入和输出间最佳匹配,却无法解释内部机制,从而阻碍了对物理过程的理解。为了增加深度学习的可信度,相关领域正在研究如何将深度学习发展为透明、可解释的“玻璃箱”。可解释深度学习(XDL)旨在揭示模型决策过程中蕴含的知识和规律,可以识别影响模型预测的重要特征、关系和机理。

  直伟教授为论文第一作者。成果由学校联合美国宾夕法尼亚州立大学、美国地质调查局、美国环保署和瑞士联邦水科学与技术研究所共同完成。(通讯员:张春平)

作者: 编辑:耿玥

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