AI Paradigms in Environmental Science: Applications, Limitations, and Synergies
Gao Yi, Chen Yuan, Chao Su, Yong Liu, Shi Feifei, Huasheng Ning, Chen Yuan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、環境科学における識別型AI（DAI）と生成型AI（GAI）の応用、限界、相乗効果を体系的に比較する。気候変動や資源管理における伝統的手法の限界を指摘し、AIがもたらす効率性と精度の向上を評価する。
English
This paper systematically compares discriminative AI (DAI) and generative AI (GAI) in environmental science, discussing their applications, limitations, and synergies. It highlights the shortcomings of traditional methods in climate change and resource management, and evaluates the improvements in efficiency and accuracy enabled by AI.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではDXとGXの連携が注目されており、本稿のAI応用の整理は政策立案や企業の環境戦略に示唆を与える可能性がある。
In the global GX context
As AI increasingly supports climate action globally, this paper provides a taxonomy that helps practitioners choose between DAI and GAI for environmental tasks, relevant to ISSB and TCFD frameworks indirectly.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Researchers can use this survey to identify gaps in AI applications for environmental monitoring and modeling.
📄 Abstract（原文）
## Abstract Faced with the complex challenges of global climate change and resource management, traditional environmental analysis methods have gradually revealed limitations in efficiency and precision. The rapid development of artificial intelligence has brought new opportunities for environmental science. Among these, Discriminative Artificial Intelligence (DAI) and Generative Artificial Intelligence (GAI), as the two mainstream technologies, each possess unique advantages; however, the d...
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- chinarxiv https://chinaxiv.org/abs/202604.00093first seen 2026-05-05 07:51:39 · last seen 2026-05-06 00:52:08
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。