“数据驱动的新地学”科学与技术前沿论坛在京举行

10月29至30日，中国科学院学部“数据驱动的新地学”跨学部科学与技术前沿论坛”暨Science Bulletin第二届地球科学前沿学术沙龙在中国科学院学术会堂举行。此次论坛围绕“数据驱动的新地学”这一主题，深入讨论了地球大数据与人工智能的深度耦合，探索了数据驱动下的地球系统科学变革。9位中国科学院院士以及来自中国科学院、北京大学、清华大学、西安交通大学、南京大学、中国地质大学（北京）、武汉大学、兰州大学等科研院所和各大高校的40余位专家出席会议。论坛吸引线上观众达到400余人。

中国科学院青藏高原研究所所长陈发虎院士和西安交通大学徐宗本院士担任论坛主席。陈发虎在致辞中介绍，《科学通报》（英文版）地球科学前沿学术沙龙研讨的内容涉及地球深部和表层科学各个领域，旨在有效地促进不同领域方向以及科研一线中青年学者的学术交流。本次将前沿论坛与学术沙龙结合是为了更好地调动中青年学者的积极性，希望在相对自由的讨论中迸发出研究灵感的火花。

中国科学院学部工作局副局长石兵在致辞中指出，科学与技术前沿论坛是重要的学术品牌，主要着眼于科技技术的前沿探索、系统评述以及前沿预测。本次论坛是跨学部的论坛，聚焦数据驱动的新地学这一主题，围绕地球大数据与人工智能的深度融合，以及数据驱动下的地球系统变革等交叉领域，进行经验分享和深度交流，快速抓住了科技发展交叉融合以及科研范式变革的趋势和机遇，可以为科技发展战略研究提供决策咨询，为科技出版提供优质资源。

在此次论坛中，徐宗本做了题为“机器学习: 从先验假设到自动化”的专题报告，明确了机器学习的基本先验假设，包括: 假设空间的大容量假设、训练数据的完备性假设、损失度量的独立性假设、正则项的先验决定假设、分析框架的欧几里德假设等。他指出，随着人工智能技术的发展，机器学习必须要从人工化，走向自动化，迈向自主化，而让机器学会人类的学习方法论、学会模拟学习方法论成为一种必需和趋势。

陈发虎在“青藏高原地球系统观测、数据与模拟”专题报告中指出，青藏高原是国际地球系统科学研究的天然实验室，而新时期青藏高原地球系统科学研究需要打通时间隧道、圈层隔离和空间局限，聚焦高原生长、全球变化、人类活动三重驱动下的多圈层链式响应及影响研究。面向此目标，亟需建立青藏高原地球系统“观测-数据-模型”一体化平台。

张平文院士做了题为“机理与数据的融合计算”的报告，深入浅出的阐述了应用数学的演进过程，指出融合计算已经成为当前科研和创新的重要范式，并通过精准气象预报和分子动力学模拟两个案例来详细阐述机理与数据融合计算的实践过程。

郭华东院士做了题为“地球大数据思考”的报告，回顾了我国地学大数据研究的历程，并指出大数据已成为继经验、理论和计算模式之后的数据密集型科学范式的典型代表，带来科研方法论的创新，作为科学大数据重要组成部分的地球大数据，正在成为地球科学和信息科学交叉的新兴前沿研究领域，可为推动地球科学深度发展并产出重大科学发现作出贡献。

成秋明院士和王成善院士探讨了“数据-数学-超算”三位一体驱动现代地球科学创新以及“深时数字地球”国际大科学计划，系统阐述了国际国内地学大数据基础平台以及相关组织的发展状况。

沈树忠院士和倪喜军教授分别介绍了基于大数据技术提高深时生物多样性研究的时间分辨率以及完善人类起源模型方向取得的突破性成果。

李新研究员和沈焕锋教授分别就地学知识约束的机器学习与大数据同化以及地学机理模型与机器学习模型的耦合范式做了详细的阐述，认为经典机理和机器学习方法在地球系统长期预测和复杂决策方面已难以满足需求，而大数据同化方法、大数据强化学习等大数据前沿方法以及机理模型与学习模型的有效耦合为未来地学研究提供了新手段。

与会专家在大数据的背景下，从顶层设计、方法论和关键技术等诸多层面开展了广泛而深刻的研讨，探讨了大数据如何服务地学的科学发现，强调了地学与其它学科领域跨学科深度交叉融合的重要性，达成了大数据能够成为认识地球的新钥匙和地学发现的新引擎的共识，并明晰了存在的挑战和困难，为推进我国在大数据时代的地学研究探索了发展方向。

“科学与技术前沿论坛”活动是中国科学院学部主席团统一领导下、各学部常委会和学部学术与出版工作委员会等共同承办的高层次学术活动，着眼于科学技术前沿探索、系统评述和前瞻预测。旨在推动前沿科学理论和技术探索，促进学科发展战略研究系统深入开展，促进学科交叉融合及国际学术交流，发现和培养优秀人才，倡导科学民主，鼓励学术争鸣，充分发挥学部对我国科学技术前沿和未来创新发展的引领作用。