近日，一个国际科研团队发表综述论文，系统阐述了人工智能（AI）技术在地球系统科学领域，特别是极端气候事件预测方面的革命性进展。AI通过改进天气预报、模型仿真、参数估计和极端事件预测，对包括地球系统科学在内的各个领域产生了深远影响。但AI应用于极端气候事件预测面临四大核心挑战：数据噪声干扰、异构数据处理、小样本量限制以及标注数据匮乏。

　　综述论文回顾了AI如何用于分析极端气候事件（如洪水、干旱、野火和热浪），强调了创建准确、透明和可靠的人工智能模型的重要性，还讨论了处理有限数据、整合实时信息和部署可理解模型的障碍，这些都是赢得利益相关者信任和满足监管需求的关键步骤。AI技术不仅提升了极端事件的识别精度，还显著改进了灾害响应和沟通效率。专家们呼吁加强跨领域合作，推动开发实用性强、易于理解且可信度高的AI解决方案，从而加强备灾和降低风险。相关成果以 Artificial intelligence for modeling and understanding extreme weather and climate events 为题发表在 Nature Communications 期刊上。