01-学术报告-人工智能海洋学研究新进展-2022-02-23-上海交通大学海洋学院邀请-中科院海洋所李晓峰研究员主讲
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学术报告 | 人工智能海洋学研究新进展：https://mp.weixin.qq.com/s/I7Rof5nwwLhevpXShBhJ_g
报告人：李晓峰研究员
李晓峰，IEEE Fellow，1985 年本科毕业于浙江大学光学工程系。随后在海洋一所和美国北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）分别获物理海洋学硕士和博士学位。1997-2019年, 李晓峰在美国国家海洋大气局（NOAA）就职22年，其后任中国科学院海洋所研究员，主要从事卫星海洋学、人工智能、大数据方向研究。在国际学术刊物发表SCI论文200余篇。编辑出版5本专著，18个书章节，客座主编12个SCI专刊。在包括耶鲁大学、清华大学、俄罗斯科学院在内的50多所中外高校、科研机构讲学百次。李晓峰现任IEEE TGRS、International Journal of Remote Sensing、《海洋与湖沼》副主编，也是中科院同Science创办新刊Journal of Remote Sensing的执行主编，以及International Journal of Digital Earth，Big Earth Data等刊物编委。
联系方式：lixf@qdio.ac.cn
报告摘要
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能与大数据紧密结合，在海量观测资料压缩、模型加速、非线性特征学习与建模等方面均具有显著的技术优势。有别于传统海洋学的知识驱动建模，通过数据驱动可实现数据到信息的可靠且高效的建模。
本讲座将详细介绍人工智能技术在海洋学现象与过程的信息提取，海洋、大气现象的预报与建模等方面的最新研究成果。信息提取方面包括中尺度涡、海洋内波、海冰、船只、溢油、台风造成水淹等；在轻量化预报方面包括小尺度内波、中尺度海平面变化以及大尺度赤道不稳定波。
腾讯会议，OBSstudio录制
2022年2月23日，周三
时间：13：00-14：00
地点：徐汇120会议室
腾讯会议号:651 278 705
密码: 123123
剪辑视频
无
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提取码：ar92
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PPT截图
不需要超算~~
迁移学习~~实验模型~
AI是门科学，不仅仅是技术~~
AI 改善参数化过程
全是 data-driven
tolerence 非常强；
对参数的敏感性不高；
从轻量化来讲，AI更好~~，数据给对~；
与对抗网络，2021最火的，相似；
AI 做分类，真的做的很好~，因为最早是医学，精度要求高
AI 不是替代动力学模型的，在某些方面是相辅相成的~
很多人不接受新事物~
李老师在刚接触遥感时，别人也说遥感数据是不行的~
AI 也是一样的，接受新事物~
李老师，2018年开始干~
Domain Science, down-top ;
data science, top-down ;
black box ;
为什么需要这个 black box；
统计学之父，所有的模式都是错的~， AI类似
不是门槛很低的学科了，
AI 1.0 过去了，
不能闭门造车了~，自动最优化的设计网络架构，
yolov，对人类进行了侵犯，不干了，
很火的行业~
数据集，有一些共享，有一些没有~
算法，github上~
一年之内~ AI 是非常 open 的，必须给别人用~
外包，力气活~
data science 不需要去专门成为物理学家
，两方面的人交融更好
AI 上前期工作量非常大~
海洋中的知识怎么进去神经网络？
海岸线，
AI 和传统物理模型的结合
AI 不能替代物理模型，参数化过程，数据同化，
AI 和 NWP 有哪些方面可以结合？
AI 海洋学，帮助物理模型，帮助认识原理，
物理模型不知道的，参数化解决，AI 反过来解决、解释，公式~~分布~
物理模型还好的，生物那个参数化，恐怖，
对数据的要求很高，取决于观测数据，不取决于模型，
大数据是生产资料，AI 是生产力，现在是数据量不够~
