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Amirpasha Mozaffari
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论文警告：人工智能发展可能加剧全球气候信息不平等
一篇新论文强调，当前人工智能的发展可能加剧全球气候信息系统中的南北分歧。研究指出，前沿人工智能模型主要在全球北方开发，导致训练数据、验证和输出方面存在不平等，对脆弱地区造成不成比例的影响。为应对这种情况，该论文提倡建立气候数字公共基础设施、关注福祉的评估指标以及协作式知识生产，以增强韧性。
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AI4Land框架利用高分辨率土地利用数据增强气候模型
研究人员推出了一种新颖的深度学习框架AI4Land，旨在生成用于气候模型的高分辨率土地利用重建。该系统利用U-Net架构，将粗分辨率情景数据与静态地球物理特征相结合，生成年度土地利用和土地覆盖图。AI4Land在地球观测数据上进行训练，并利用MareNostrum5等高性能计算基础设施，旨在通过提供真实的陆地表面条件来减少气候预测中的不确定性。