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“深时数字地球”新进展！科学智能助推地球科学研究范式变革

ds 2025/7/18 0:44:30

深时数字地球（Deep-time Digital Earth，DDE）是由我国科学家主导发起并受国际学术界认可的首个大科学计划。该计划围绕地球演化这一科学命题，通过全球科学家和机构协作，运用人工智能、大数据、超级计算等现代技术，整合过去数十亿年地球时空大数据，构建地球科学全领域知识图谱，建立全球共享的处理分析平台，研究生命演化、地理演化、气候演化与物质演化相关重大科学问题，推动地球科学研究范式变革。

在此背景下，和鲸科技联合浙江大学地球科学学院师生及浙江省资源与环境信息系统重点实验室，共同参与了“深时数字地球”的建设。和鲸以助推“数据+算力+模型+科研场景”的地球科学研究范式变革，孕育地球科学基础理论的重大突破，推进地球科学领域以数据为驱动的跨学科研究的共同发展为宗旨，依托和鲸旗下汇聚近百万数据爱好者的和鲸社区与数据协同平台 ModelWhale，正从科研项目支持、教学支持及科研生态建设三大方向推进“深时数字地球”项目进展，助力相关科研成果实现“可落地、可复现”。

在科研项目支持方面，和鲸致力于探索地学大模型的平台能力支撑建设，希望基于特定的大规模高质量地质数据，将通用大模型能力与地学知识、地学模型做融合，汇聚人工智能领域与地球科学领域的专家力量，灵活运用自身科学智能赋能科研的相关经验，助力解决地球科学领域的复杂科研问题。目前，“深时数字地球”已通过和鲸 ModelWhale 在数据、模型、算力的全生命周期管理与开放科研的能力，合力攻关建设 DDE （Deep-time.org）的核心模块 MyDDE ，打造了一套完整、成熟，且具备开放创新生态的地学在线协同科研系统。

数据科学协同平台 ModelWhale 聚焦数据驱动研究的协同创新，是以推动 AI for Science 科研范式改革、加强有组织科研为己任的数字化基础设施：关注从数据、算法到模型等研究对象的一站式全流程管理，从基础设施层面提升科学研究的可复现性，帮助营造协作协同的良好科研生态；基于 FAIR 原则与开放科研理念为数据等研究生产资料提供安全、完善的公开共享门户与在线交互工作台；异构融合、集约管控、按需分配、敏捷响应，强大的算力调度管理使个人电脑调用 LLM 大语言模型成为可能，也使算力资源在组织团队内发挥最大可用性；引入 ModelOps 理念，助力大模型全生命周期管理。

在教学支持方面，和鲸正不断推动“AI+地科”交叉领域的学科建设、专业建设与人才培养。一方面，和鲸与浙江大学地球科学学院展开合作，基于和鲸教研一体化的人工智能教学实训平台，发展以实践为导向、以教促研、以研助教的新型学科建设模式；另一方面，双方计划联合开发高质量课程资源与实践项目，促进国内地球科学学科的协同进步。目前，和鲸已联合浙江大学地球科学学院师生，共同发起了DDE 深时数字地球国际大科学计划系列工作坊。工作坊积极响应 DDE 国际大科学计划的相关倡议，通过专业、友好、可复现的地学 Python 应用案例 + 实战培训，帮助参与者切实提高使用数据技能解决真实科研问题的能力。

例如，在工作坊第一期的课程中，特邀浙江大学地球科学学院讲师董王统博士带领大家通过实际案例学习了如何通过新型数据驱动型分析策略，挖掘分析矿物数据，并获得相应结论。课程展示了利用 AI 和 Python 等工具进行从矿物数据获取和整理到数据分析、可视化的一条龙工作流程，为学员们展示了科学智能引导下的地球科学科研新范式。学员们亲自进行了矿物数据预处理和钒矿物的力导向网络图绘制等实践，并通过一系列的数据分析和可视化处理，得到了直观的矿物数据特点，掌握了更加高效、有序、易实现的矿物科研方法。（当期课程详情及更多工作坊相关资讯与案例，您可前往和鲸社区搜索“DDE”）

在科研生态建设方面，和鲸将持续与DDE各方团队共同探索从数据到研究到成果落地的交叉共创模式，为DDE提供“社区+地球科学科研协同平台”,支持研究者开展跨学科、跨机构、跨领域的协同研究，积极响应 DDE 国际大科学计划“整合地球演化数据、共享全球地学知识”的倡议。和鲸社区近百万的庞大用户池也为这一探索提供了宝贵的用户基础与资源优势。现在，在和鲸社区，用户能够自由学习和探讨地球科学经典科研案例，轻松复现各类科研成果。