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我校研究團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)重建地球大氣氧化歷史

發(fā)表時(shí)間:2022-10-07     點(diǎn)擊:次     編輯:顧剛

大氣氧化的過(guò)程和機(jī)制是宜居星球形成的關(guān)鍵。早期地球大氣幾乎無(wú)氧,經(jīng)過(guò)至少兩次主要增氧事件(元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE)后,才達(dá)到了現(xiàn)今大氣O2水平(21%)。重建高精度的深時(shí)大氣O2含量演化歷史是地學(xué)領(lǐng)域最重要的科學(xué)問(wèn)題之一,對(duì)于理解宜居地球形成與演化(包括生命、氣候、資源)具有重大意義。一直以來(lái),地球科學(xué)家主要采用生物地球化學(xué)模型和沉積物地球化學(xué)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行大氣O2演化歷史重建,但這一傳統(tǒng)方法受制于沉積巖記錄保存偏差、不完整等影響,造成大氣O2數(shù)值模擬結(jié)果連續(xù)性不好、不確定性大,尤其是在前寒武時(shí)期,定量化研究程度低。同時(shí),長(zhǎng)期以來(lái),科學(xué)家對(duì)地球大氣氧化背后的驅(qū)動(dòng)機(jī)制存在巨大認(rèn)識(shí)分歧,主要表現(xiàn)在地內(nèi)作用與表生作用(占主導(dǎo))之爭(zhēng)。

近幾十年,先進(jìn)的觀(guān)測(cè)、模擬以及測(cè)試分析技術(shù)使地球科學(xué)家獲得了空前豐富多樣的數(shù)據(jù)資料。在以大數(shù)據(jù)思維和數(shù)據(jù)密集型計(jì)算為基礎(chǔ)的第四范式支配下,借助機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、超算等數(shù)字革命技術(shù),地球科學(xué)家有望突破傳統(tǒng)地學(xué)思維模式的限制,拓展地球科學(xué)的研究范式,實(shí)現(xiàn)地學(xué)定量化的宏偉目標(biāo)。當(dāng)前,地學(xué)大數(shù)據(jù)正在地震預(yù)測(cè)、火山噴發(fā)、生命演化以及資源預(yù)測(cè)等重大命題研究中逐漸嶄露頭角,也為上述地球大氣氧化過(guò)程與機(jī)制問(wèn)題的解決提供了契機(jī)。

近日,我校地質(zhì)過(guò)程與礦產(chǎn)資源國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室成秋明院士、陳國(guó)雄副研究員聯(lián)合加州大學(xué)河濱分校Timothy Lyons教授、加拿大地調(diào)局Frits Agterberg教授等國(guó)內(nèi)外科學(xué)家,在《自然 通訊》(Nature Communications)上發(fā)表了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)地球科學(xué)的最新合作研究成果,題為“Reconstructing Earth’s Atmospheric Oxygenation History Using Machine Learning”(機(jī)器學(xué)習(xí)重建地球大氣氧化歷史)。論文第一作者為中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)陳國(guó)雄副研究員,通訊作者為成秋明院士。

研究人員另辟蹊徑,基于全球鎂鐵質(zhì)火成巖地球化學(xué)大數(shù)據(jù)(Earthchem),構(gòu)建了蒙特卡洛模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)定量模擬40億年以來(lái)地球大氣O2含量的精細(xì)演化模式。研究人員首先通過(guò)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)全球鎂鐵質(zhì)火成巖地球化學(xué)成分演化模式與大氣“兩步臺(tái)階式”氧化模式以及一些局部增氧事件的時(shí)間耦合性;揭示了地幔巖漿演化帶來(lái)的營(yíng)養(yǎng)元素、微量元素以及還原性化學(xué)物質(zhì)等在調(diào)節(jié)早期O2源和匯平衡方面的關(guān)鍵作用。進(jìn)一步,研究人員構(gòu)建了利用火成巖大數(shù)據(jù)與蒙特卡洛模擬大氣氧氣含量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,定量重建了40億年來(lái)大氣O2含量變化的高分辨率模式;除了成功預(yù)測(cè)經(jīng)典的二階演化模式,重建的大氣O2演化曲線(xiàn)提供了地質(zhì)歷史時(shí)期更多的增氧去氧細(xì)節(jié)(尤其是前寒武時(shí)期),并得到了沉積物地球化學(xué)指標(biāo)的佐證。上述科學(xué)發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了行星內(nèi)部地質(zhì)過(guò)程可能對(duì)地表大氣氧化至關(guān)重要,并啟發(fā)我們?cè)趯ふ移渌?/span>“類(lèi)地”宜居星球時(shí)應(yīng)更好地理解行星內(nèi)部作用;同時(shí),揭示了大氣分階段氧化與板塊構(gòu)造啟動(dòng)、超級(jí)大陸聚合、大火成巖省以及雪球等極端地質(zhì)事件的耦合性,強(qiáng)調(diào)了地內(nèi)與地表耦合的多層圈相互作用是地球大氣氧化過(guò)程的關(guān)鍵。

該論文是成秋明院士領(lǐng)導(dǎo)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)地球科學(xué)發(fā)現(xiàn)研究的又一項(xiàng)重要成果,為探索地球早期演化提供了一種新的AI范式。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與人工智能算法可以揭示海量數(shù)據(jù)集隱含的復(fù)雜相關(guān)性、是否存在因果關(guān)系以及嵌套在這些關(guān)系中的成因機(jī)制問(wèn)題;同時(shí),還可以驅(qū)動(dòng)地球科學(xué)研究從尋找未知答案的已知問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)閷ふ椅粗獑?wèn)題和未知答案。然而,鑒于人工智能在地球科學(xué)中的應(yīng)用尚未達(dá)到認(rèn)知智能的水平,并且經(jīng)常遭受機(jī)器學(xué)習(xí)算法被詬病的黑盒問(wèn)題,因此,研究人員強(qiáng)調(diào)需要融合人類(lèi)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)尋找大數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系背后的因果機(jī)制。盡管仍存在許多未知數(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)和人工智能的最新進(jìn)展為探索地球的早期演化及其與其他行星系統(tǒng)的相關(guān)性提供了令人興奮的新機(jī)會(huì)。


1. 全球火成巖地球化學(xué)大數(shù)據(jù)

AEarthchem全球火成巖數(shù)據(jù)庫(kù);(B)鐵鎂質(zhì)火成巖地球化學(xué)成分(元素含量)演化時(shí)間序列;(C)鐵鎂質(zhì)火成巖地球化學(xué)成分突變(~2.5Ga)與大氧化事件(GOE)耦合。


2. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)重建全球大氣氧氣演化歷史

A)構(gòu)建深時(shí)氧氣預(yù)測(cè)的蒙特卡洛模擬與機(jī)器學(xué)習(xí)方法;(B)非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘全球鐵鎂質(zhì)火成巖成分大數(shù)據(jù)的分階段演化模式,發(fā)現(xiàn)其與大氣氧化歷史的相關(guān)關(guān)系;(C)利用火成巖大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)定量模擬預(yù)測(cè)大氣氧氣含量,揭示大氣氧化成因機(jī)制。