AI møder grøn:Fremtiden for miljøbeskyttelse med ChatGPT

Den hurtige vækst i miljødata udgør en betydelig udfordring i at analysere komplekse forureningsnetværk. Mens ML har været et centralt værktøj, er dens udbredte anvendelse blevet hindret af en stejl indlæringskurve og en betydelig videnskløft blandt miljøforskere.

En ny undersøgelse, offentliggjort i Eco-Environment &Health den 3. februar 2024, rapporterer en banebrydende tilgang, der fusionerer ChatGPT med maskinlæring for at strømline dets brug inden for miljøvidenskab.

Denne forskning introducerer en brugervenlig ramme, passende navngivet "ChatGPT + ML + Environment", designet til at demokratisere anvendelsen af ​​maskinlæring i miljøstudier. Ved at forenkle de komplekse processer med datahåndtering, modeludvælgelse og algoritmetræning sætter dette paradigme miljøforskere i stand til, uanset deres beregningsmæssige ekspertise, at udnytte maskinlærings fulde potentiale.

Metoden involverer at bruge ChatGPTs intuitive samtalegrænseflade til at guide brugerne gennem maskinlæringens indviklede trin, fra indledende dataanalyse til fortolkning af resultater.

Ledende forsker Haoyuan An udtaler:"Dette nye paradigme forenkler ikke kun anvendelsen af ​​ML på vores felt, men åbner også op for et uudnyttet potentiale for miljøforskning, hvilket gør det tilgængeligt for en bredere vifte af videnskabsmænd uden behov for dyb teknisk viden."

Integrationen af ​​ChatGPT med ML kan dramatisk sænke barriererne for at anvende avanceret dataanalyse inden for miljøvidenskab, hvilket muliggør mere effektiv forureningsovervågning, politikudformning og bæredygtighedsforskning. Det markerer et væsentligt skridt mod mere informeret miljøbeslutningstagning og potentialet for banebrydende opdagelser på området.

Flere oplysninger: Haoyuan An et al., Et nyt ChatGPT-bemyndiget, brugervenligt maskinlæringsparadigme for miljøvidenskab, Øko-miljø og sundhed (2024). DOI:10.1016/j.eehl.2024.01.006

Leveret af TranSpread