Den snabba tillväxten av miljödata utgör en betydande utmaning vid analys av komplexa föroreningsnätverk. Även om ML har varit ett avgörande verktyg, har dess utbredda användning hindrats av en brant inlärningskurva och en betydande kunskapslucka bland miljöforskare.
En ny studie, publicerad i Eco-Environment &Health den 3 februari 2024, rapporterar ett banbrytande tillvägagångssätt som kombinerar ChatGPT med maskininlärning för att effektivisera användningen inom miljövetenskap.
Den här forskningen introducerar ett användarvänligt ramverk, passande namnet "ChatGPT + ML + Environment", designat för att demokratisera tillämpningen av maskininlärning i miljöstudier. Genom att förenkla de komplexa processerna för datahantering, modellval och algoritmträning, ger detta paradigm miljöforskare möjlighet att, oavsett beräkningsexpertis, utnyttja maskininlärningens fulla potential.
Metoden innebär att använda ChatGPT:s intuitiva konversationsgränssnitt för att guida användare genom maskininlärnings intrikata steg, från initial dataanalys till tolkning av resultat.
Ledande forskare Haoyuan An säger:"Detta nya paradigm förenklar inte bara tillämpningen av ML inom vårt område utan öppnar också outnyttjad potential för miljöforskning, vilket gör den tillgänglig för ett bredare spektrum av forskare utan behov av djup teknisk kunskap."
Integreringen av ChatGPT med ML kan dramatiskt sänka hindren för att använda avancerad dataanalys inom miljövetenskap, vilket möjliggör effektivare föroreningsövervakning, policyskapande och hållbarhetsforskning. Det markerar ett viktigt steg mot mer välgrundat miljöbeslut och potentialen för banbrytande upptäckter på området.
Mer information: Haoyuan An et al, ett nytt ChatGPT-bemyndigat, lättanvänt maskininlärningsparadigm för miljövetenskap, Eco-Environment &Health (2024). DOI:10.1016/j.eehl.2024.01.006
Tillhandahålls av TranSpread
