技术不仅仅是提高业务效率，客户体验和整体安全性。这也将对人类产生巨大影响。

科学家们正在利用人工智能和机器学习来研究例如太空天气及其对地球基础设施，海洋及其与气候变化的关系以及全球粮食供应及其改善方式的主要影响。

“机器学习应该被认为是人类真正擅长的领域的延伸;我们可以训练机器以实现更大的规模。” Saildrone Inc.首席运营官塞巴斯蒂安·德·哈勒克斯(Sebastien de Halleux)说，该公司设计，制造和运营全球风能和太阳能海洋无人机监控系统实时了解行星的状态。

国家航空航天局太空气象科学家珍妮特·科齐拉(Janet Kozyra)(右)说：“如果您与真正拥有丰富AI知识的人合作，则可以利用您的科学知识来解决真正重要的问题。”

在拉斯维加斯举行的AWS re：Invent会议上，Bowery Farming Inc.科学与技术高级副总裁Halleux，Kozyra和Henry Sztul(中心)与SiliconANGLE Media移动直播工作室CUBE的主持人John Furrier进行了交谈。他们讨论了如何将技术转变为科学项目，以改善人类生活。

如何向太空，海洋和农场学习

Sztul表示，技术可以帮助人们以前所未有的方式回答科学问题，该项目旨在通过AI革新农业。在Bowery Farming，他正在建立一个大型室内仓库农场网络，可以使用零农药，水培系统和LED技术，一年365天种植各种农产品。

他解释说：“其核心是我们称为Bowery操作系统的某些技术，这是我们如何利用软件，硬件和AI来操作并向我们的农场学习的方法。” “我们关注设施中生长的每种作物，因此我们对其进行处理，从这些数据中学习，然后将其集中到系统中。”

AI和ML也是Saildrone数据收集平台中的强大工具。它使用风力机器人来研究地球上70%真正稀缺的数据：海洋。

“我们测量生物量之类的东西，即海洋中有多少鱼。我们测量影响天气和气候的能量输入，绘制海床图，并执行各种不同的任务，如果您使用船，这将非常非常昂贵。

例如，从海洋收集的数据将有助于理解和应对气候变化。哈勒克斯说：“冰在融化，​​墨西哥湾流在变化，厄尔尼诺现象正在肆虐，但我们只是不了解这一点，因为我们只是没有现场数据。” “我们必须做得更好;我们必须将其转变为大数据问题。”

这种技术的使用并非没有障碍。与Amazon Web Services Inc.合作进行这项研究的Kozyra表示，在研究太空超级风暴时，NASA发现了一个大数据问题。这是因为如此大的风暴非常罕见，因此很难找到足够的数据来训练AI。

她说：“我们已经决定采用这种方法，使这些超级风暴就像正常天气模式中的异常一样。” “因此，我们正在尝试使用您用来检测异常的AI，例如试图闯入，进行银行欺诈或进行Web服务器攻击的人员。”