Расширение возможностей исследований в почвоведении с помощью мультиагентных систем искусственного интеллекта

Почвоведение вступает в новую эру, характеризующуюся интеграцией мультиагентных систем искусственного интеллекта (ИИ), что расширяет рамки этой области за пределы традиционных применений машинного обучения (МО), таких как цифровое картографирование почв и спектроскопия. Хотя современные инструменты МО эффективны при выполнении специализированных задач, им часто недостаёт способности к рассуждению, контекстной интеграции и адаптивности, необходимых для изучения сложных динамичных почвенных систем. Мы предлагаем мультиагентные системы ИИ — автономных интерактивных программных агентов, способных к перцептивной обработке, планированию и научному рассуждению, — в качестве новой платформы для поддержки и ускорения исследований в почвоведении. Эти агенты могут выполнять различные функции, включая объединение данных полевых датчиков и дистанционного зондирования для создания динамических цифровых двойников почв, формулирование гипотез, планирование экспериментов и моделирование обусловленных климатом изменений функций почвы. Для иллюстрации этого подхода мы поручили мультиагентной системе сформулировать исследовательские гипотезы по теме насыщения почв органическим углеродом, связанным с минералами. Агенты сформулировали пять гипотез, посвящённых эффективным и теоретическим порогам насыщения, биологическим и химическим факторам контроля, влиянию климата, междисциплинарной обратной связи и практически применимым стратегиям управления. Каждая гипотеза была оценена экспертами и в рамках имитации рецензирования по степени эмпирической обоснованности, концептуальной широте и научной строгости. Полученные результаты подчёркивают потенциал мультиагентных систем ИИ, управляемых экспертами, для ускорения открытий на ранних этапах, поддержки междисциплинарного поиска и имитации процесса научного рецензирования. Тем не менее сохраняются проблемы, особенно связанные с качеством данных, прозрачностью моделей, чрезмерным эпистемическим доверием, вычислительными затратами, этическими последствиями и сохранением фундаментальных научных знаний. Мы рассматриваем ИИ как инструментального партнёра, дополняющего, а не заменяющего открытия, осуществляемые человеком.