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基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现

已有 5084 次阅读 2023-12-30 11:30 |个人分类:星星点灯|系统分类:论文交流

论文导读：近年来，人工智能在地学等交叉学科发展非常迅速，研究人员特别是博士和硕士生在科研中大量使用人工智能方法。通常大部分人采集了很多数据，用了A、B、C等几种方法，通过对比分析人工智能方法比其他方法精度要高，精度为什么高？为什么要使用人工智能方法？大部分人没有讲清楚，包括一些已发表的国际刊物论文。有些时候“大力能出奇迹”，但如果有理论指导则可以用最小的代价解决问题。一些研究生写的论文把人工智能当成了制胜法宝，其实人工智能方法不是万能的，人工智能方法和传统的方法本质上是一致的，人工智能方法是优化计算方法，特别是在计算机硬件和软件技术的支持下，显示出强大的优势。但人工智能方法的使用是有条件的，很多研究生写的论文还有很大的提升空间，虽然很多已经发表在权威刊物上，缺乏理论支撑，不具备可操作性。当前交叉学科体系还没有建立起来，培养交叉学科人才势在必行，为了推动人工智能在地学中的应用，我（毛克彪）跟博士导师施建成教授等相关研究员一起合作对人工智能的使用提出了相关范式理论和判定条件，具体请参见《基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件》。我们进一步结合20年来遥感参数的反演研究心得，撰写了《基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现》。理论和应用还有很大的差距，目前我国做的很多遥感产品还依赖美国和欧洲产品。在有了理论做指导后，一个全球遥感产品的成熟需要5-10年时间，需要有一个团队持续跟踪和改进升级，其实就是美国NASA做的产品研发早期同一年也升级好几个版本，5年后产品才逐步稳定下来。要想迅速赶上欧美产品，我们需要尊重一线科研人员的劳动并给予话语权。一家之言，供大家参考。不满足范式条件也不影响大家使用人工智能方法解决问题，但满足我们给出的范式理论条件就至少从理论上具备可迁移性，也就是理论上可以形成范式（标准或模式）。虽然没有发表在高影响因子期刊上，但我们认为这两篇论文对我国人工智能在地学特别是遥感参数反演上的应用具有里程碑意义。因为我们为AI遥感参数反演大模型的建立提供了理论基础和技术支撑，请大家多指点。这两篇具体的中文文献如下：

（1）毛克彪,袁紫晋,施建成,武胜利,胡德勇,车进,董立新.基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现[J].农业大数据学报,2023,5(4),1-12.PDF

（2）毛克彪, 张晨阳, 施建成, 王旭明, 郭中华, 李春树, 董立新, 吴门新, 孙瑞静, 武胜利, 姬大彬, 蒋玲梅, 赵天杰, 邱玉宝, 杜永明, 徐同仁. 基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件[J].智慧农业(中英文), 2023,5(2), 161-171.PDF

顺带跟大家汇报一下，我从2001年开始在南京大学计算机系学习使用学习神经网络，然后做参数反演，陆陆续续做了20来年。近几年人工智能的发展，到今年ChatGPT的火爆，AI大模型的发展迫使我必须对以往的研究工作从理论上进行提升，形成范式理论才可以进一步推进AI参数反演大模型。因此我经过梳理提出了范式理论和判定条件，然后对不同参数给出了一些范式条件，但这只是我自己的一孔之见，请大家多指点。我们要敢于提出新理论，让别人或后人去质疑和进一步论证完善或进一步提出新理论，这样才能有更大的创新......不敢对传统理论或方法提出质疑，就突破不了传统理论，修修补补，终难以解决问题.......希望我们的研究能推动国内遥感参数反演大模型的发展。对于遥感工程产品的实现，真的需要5-10年时间，而且需要一个团队的人持续跟踪和升级。我们有些人做产品，往往以为照着期刊论文上的几个公式就可以做出来，或者深度学习就是采集一点数据就能做到高精度产品，不是这样的.......。论文只是证明了理论上可行，工程应用需要千锤百炼，需要用心血去打造。产品的每一个环节都至关重要，每一个细节都需要认真去解决，比如星上定标不准，后面大家怎么做精度都难以上去，甚至会质疑理论的正确性.......美国NASA的产品算法可不是就只有发表在论文上的几个公式，工程算法中复杂的程度远远超过我们的想象.......。我们把德国和日本的有些产品买回来，拆了之后好多都装不回去，工程技术产品需要处理细节.......，需要时间.......机器人的一个手指的丝滑动作工程技术就需要做好几年才能解决.......美国一些科学家一辈子就只做了一个产品，但人家真的做好了，至少是当前最好的产品.......