利用机器学习技术，结合生态领域知识，可以提升动物生态学家们对现代传感器技术产生的大量数据的理解和对物种保护的监测能力，最终将生态模型作为机器学习模型的约束条件，从而可靠地估计种群数量、研究动物行为和减缓人类 / 野生动物冲突。

Oct, 2021

电子数据和机器学习的地理空间建模已成为环境研究中广受欢迎的趋势，通过准确的地理空间预测有助于生态监测、质量评估、政策制定和行动计划等方面的有效资源管理。然而，对于进一步的研究和实践，需要解决许多问题，以获得精确可复现的结果。研究综述了地理空间建模中常见的问题和挑战，并提供了克服这些挑战的技术和流行编程工具，还讨论了地理空间人工智能在环境应用中的前景。

Nov, 2023

城市化对经济增长有促进作用，但也通过环境恶化对环境造成危害。机器学习已成为一个有很大潜力的工具，通过识别关键的预测特征来跟踪环境恶化。最近的研究专注于利用污染物水平和颗粒物作为环境状态指标来开发预测模型，以勾勒出所面临的挑战。机器学习被用来识别与环境恶化相关的模式。该研究旨在帮助政府识别干预点，改进规划和保护工作，并最终促进可持续发展。

Aug, 2023

机器学习模型在医疗领域应用时需要进行后期维护和监控，以保证在实际应用中能够安全有效地使用。

Mar, 2023

这篇文章系统地回顾了机器学习在经济学领域的应用，包括经济数据处理、非线性模型和深度学习模型等方面，证明机器学习为经济学家研究提供了重要工具和优势。

Mar, 2023

我们引入了生态系统级别的分析，发现机器学习在部署过程中容易发生系统故障，即所有可用模型都无法正确分类一些用户，在医学图像方面，机器学习模型预测中的种族差异不同于人类预测，在表征机器学习的社会影响方面，生态系统级别的分析具有独特的优势。

Jul, 2023

目前生态学和水文学的机器学习模型在全球的代表性以及由缺乏外推能力而导致的局限性方面存在问题，建议未来的建模工作应考虑使用领域适应技术来改善外推能力。

Mar, 2024

本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法，总结了这些方法的应用领域，并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法，提出了现有技术的分类方法，揭示了知识漏洞和不同学科间方法的潜在交叉点，可用作未来研究的思路。

Mar, 2020

通过两个实例，本文旨在阐明开发适用于应用的机器学习模型的挑战，强调了通过自适应采样、物理学知识导向的特征选择以及考虑模型复杂性和泛化能力来实施严格的模型验证技术的重要性。

Apr, 2024

机器学习（ML）在各个科学领域产生了巨大的影响，然而，ML 具有强大的本体论和认识论，在自然科学中与标准实践和关键哲学观念存在强烈冲突。本文识别了 ML 在自然科学中的一些有价值的应用领域，如使用表达能力强的机器学习模型进行因果推断来表示混淆因素的影响。此外，我们还展示了引入 ML 会引起强烈的、不希望的统计偏差的情况，例如，当 ML 模型用于模拟物理（或基于原理）时，会引入强烈的确认偏差。因此，我们呼吁科学界退后一步，考虑 ML 在各自领域中的作用和价值。

May, 2024