地球科学中的人工智能地球科学中的人工智能1（2020）52就职社论欢迎阅读《地球科学中的人工智能》（AIIG）的创刊号，这是地球科学和人工智能之间跨学科领域本文重点介绍机器学习方法在地震探测、地面地震数据解释、地学空间预测（或预测建模）和地面运动中的应用Magrini等人，提出了一种新的最大似然算法，以检测小，局部地震的地区，其特点是稀疏的接收器。Fouedjio将一种新开发的回归随机森林方法应用于英国的地球化学数据集。深度变分自编码器（VAE）由Li等人使用。 生成合成地震数据，缓解监督地震相分析缺乏标记地震数据的问题。Zhou等人 使用掩模传播网络（一种多级卷积神经网络）对3D地震数据进行断层实例分割重建。最后，Faenza等人提出了一种将地震破坏与地震震动联系起来的数据收集方法，其可用于重新校准脆弱性曲线以及训练机器学习模型。总体而言，第一个问题达到了AIIG的目标，即作为一个国际跨学科平台，分享与人工智能及其在地球科学中的应用有关的想法和解决方案。 我们的目标是将下一卷中涵盖的主题范围扩大到遥感，海洋和行星科学等主题，特别是依靠机器人和智能传感器在地球科学中的越来越多的使用。人工智能（AI）是信息技术中发展最快的学科之一。随着数据的多样化，图像处理、智能传感器和智能反演人工智能技术正在被地质学、岩石物理学、地震活动性、水文学、生态学、海洋地球科学、行星科学、环境、遥感和地理信息系统以及相关领域的研究人员所测试机器学习的许多方面正在走向成熟，例如深度学习。其他的是建立良好的，如回归，聚类和支持向量机。传感器、机器人和其他需要人工智能在不受人类干预的情况下独立运作的工具还处于起步阶段。地球科学家将不得不越来越多地适应变化。我们可以期待许多伟大而有趣的新发现，从这两个领域中脱颖而出。我们的期刊旨在涵盖地球科学中人工智能（AI）的所有主题，从应用于地球科学的机器人技术和传感器，到广泛的机器学习算法和实现，处理地球科学数据。我们欢迎的另一个有趣的领域是大数据处理背景下的云计算和高性能计算（HPC）。总的来说，我们希望吸引正在向大数据世界过渡的地球科学家，以及分析地理相关数据的数据科学家为了实现杂志的这些目标，AIIG将发表严格的同行评审科学研究，技术发现，评论，简短的交流，以及对以下研究领域中的人工智能（AI）理论和实践的看法，但不限于：● 基于人工智能的决策支持系统● 基于人工智能的精密地球科学● 智能传感器和物联网● 地球科学机器人和自动化设备● 地球科学知识系统● 地球科学中的计算智能● 人工智能在地学优化管理中的● 智能界面与人机交互● 机器视觉和图像/信号处理● 机器学习和模式识别● 神经网络，模糊系统，神经模糊系统● 系统建模和分析● 地球科学专家系统● 地球科学中的大数据和云计算● 自动导航和自动驾驶技术此外，我们也欢迎对特殊问题提出意见和建议我们将与我们的编辑委员会和出版商、研究人员、科学家、工程师和从业人员密切合作。我们优秀的编辑委员会成员，他们是与地球科学不同方面相关的各个领域的专家，以及人工智能，快速审查或找到合格的志愿者评审员，以保证我们发表的论文的质量。我们在社交媒体上推广每一篇论文顺利通过同行评审程序的论文将在前两年的每一个地方得到推广我们相信，AIIG有潜力迅速发展成为一份具有国际影响力的期刊，为研究界和整个社会提供多种价值https://doi.org/10.1016/j.aiig.2021.02.001在线预订2021年2666-5441/©2021作者。出版社：Elsevier B.V.代表科爱通信有限公司公司这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表地球科学中的人工智能杂志主页：www.keaipublishing.com/en/journals/artificial-intelligence-in-geosciencesH. Wang，G. MorraArti Official Intelligence in Geosciences 1（2020）52- 53Hua Wang**电子科技大学资源与环境学院中国技术，PR ChinaGabriele Morra*路易斯安那大学物理系和地球科学学院，拉斐特，美国**通讯作者。*通讯作者。电子邮件地址：huawang@uestc.edu.cn（H. Wang）。电子邮件地址：morra@louisiana.edu（G. Morra）。53
