當(dāng)AI浪潮襲來，學(xué)習(xí)環(huán)境專業(yè)的我正好有些疑問，于是就想考考它。

我問AI答

“環(huán)境專業(yè)有哪些具有潛力的研究方向？”

AI通過“思考”，給出的答案中出現(xiàn)了不少有趣的詞匯：氣候韌性、工業(yè)共生、景觀生態(tài)、環(huán)境正義、空間環(huán)境科學(xué)、暴露組學(xué)，等等。

這讓我這個(gè)剛剛接觸環(huán)境專業(yè)不久的大學(xué)生感覺十分新奇。于是繼續(xù)提問：

“學(xué)習(xí)環(huán)境專業(yè)，以后可以從事什么樣的工作？”

AI回答：“環(huán)保技術(shù)與工程類、環(huán)境咨詢與評(píng)估類、政府與公共事業(yè)類、綠色金融與企業(yè)管理類、新興領(lǐng)域與跨行業(yè)機(jī)會(huì)、科研與教育類”

它不僅列舉出6大類18個(gè)方面的工作，而且貼心地提供了技能拓展、證書加持、實(shí)習(xí)項(xiàng)目3個(gè)方面的成長(zhǎng)與發(fā)展建議。

AI迅速?gòu)暮Ａ康臄?shù)據(jù)資源中提取有效信息，并深度思考，我禁不住想，“人工智能+環(huán)境”又會(huì)碰撞出怎樣的火花？”

課堂里的“AI+環(huán)境”

隨著人工智能技術(shù)的升級(jí)迭代和深度融入，我發(fā)現(xiàn)，在我日常學(xué)習(xí)的環(huán)境專業(yè)課程中，已經(jīng)開始逐漸融入AI相關(guān)知識(shí)了。從課上老師對(duì)AI應(yīng)用實(shí)例的講解，到課下嘗試學(xué)習(xí)使用大語言模型撰寫研究綜述，我越來越感受到，人工智能技術(shù)激發(fā)出了環(huán)境專業(yè)更多的魅力。

AI技術(shù)在提升環(huán)境數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性方面有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)。在學(xué)習(xí)環(huán)境建模仿真和數(shù)據(jù)分析的過程中，AI工具在數(shù)據(jù)的挖掘和分析方面展現(xiàn)出了強(qiáng)大的算力優(yōu)勢(shì)。比如在水資源管理的模型構(gòu)建中，運(yùn)用記憶網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)降水、徑流、蒸發(fā)等數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，可以更加準(zhǔn)確模擬不同天氣條件下的變化情況。對(duì)于這樣復(fù)雜多變的環(huán)境模型，人工測(cè)算構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型可能存在大量簡(jiǎn)化假設(shè)和經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，深度學(xué)習(xí)模型則能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜非線性關(guān)系模型的學(xué)習(xí)和計(jì)算，有效提升模型的精確性。

傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法一般對(duì)于人工采樣和儀器分析有著較大的依賴性，這也限制了監(jiān)測(cè)效率和覆蓋范圍。在空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)中，二氧化硫、氮氧化物、顆粒物等污染物成分和濃度的數(shù)據(jù)模型復(fù)雜且實(shí)時(shí)變化，人工分析處理數(shù)據(jù)無法實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量情況的精準(zhǔn)溯源和有效防治，有了AI技術(shù)的加持，數(shù)據(jù)處理更加準(zhǔn)確高效，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)空氣質(zhì)量的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在水污染治理中，人工智能可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)等方式，對(duì)檢測(cè)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)高精度數(shù)據(jù)分析，從而精準(zhǔn)識(shí)別、定位污染源，同時(shí)，能夠進(jìn)一步預(yù)判污染風(fēng)險(xiǎn)并提出智能決策支持。隨著人工智能的算力提升和模型優(yōu)化，基于環(huán)境監(jiān)測(cè)的歷史數(shù)據(jù)分析，也許有一天，我們可以真正實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境污染和自然災(zāi)害的提前預(yù)警，智能形成防治方案。

講座中的“科技守護(hù)自然”

AI技術(shù)已經(jīng)深度融入環(huán)境學(xué)科的研究和課題，各類學(xué)術(shù)講座和報(bào)告讓我了解到更多“AI+環(huán)境”的研究進(jìn)展和應(yīng)用實(shí)踐。

現(xiàn)如今，全球變暖、水體富營(yíng)養(yǎng)化等因素誘發(fā)珊瑚礁退化，深刻影響著海洋環(huán)境的生態(tài)平衡，AI技術(shù)的出現(xiàn)引領(lǐng)生態(tài)修復(fù)進(jìn)入智能時(shí)代。

研究人員能夠通過數(shù)字技術(shù)獲取海洋環(huán)境和珊瑚生長(zhǎng)的在線監(jiān)測(cè)情況，而水下的視頻數(shù)據(jù)通常依賴研究人員的肉眼識(shí)別，視頻數(shù)據(jù)容易受到天氣、水質(zhì)等外界環(huán)境的干擾，影響鑒定效率。隨著深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)的飛速發(fā)展，各類傳感器采集到的海量數(shù)據(jù)可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行高效處理和實(shí)時(shí)分析。

在我國(guó)福建東山島海域珊瑚保護(hù)區(qū)，珊瑚及魚類的智能識(shí)別及分析系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)水下視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析處理，形成海量信息庫(kù)，原本需要幾天鑒定分析的視頻樣本，短短幾十分鐘就可以完成，有效提升了識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率，從而進(jìn)一步分析和預(yù)測(cè)珊瑚礁的變化趨勢(shì)，用科技守護(hù)自然。

現(xiàn)在，我已對(duì)學(xué)習(xí)計(jì)算編程、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、AI訓(xùn)練等技能產(chǎn)生濃厚的興趣，也對(duì)接下來自己將要去探索和實(shí)踐的“AI+環(huán)境”充滿期待。

責(zé)任編輯：馬春梅