At lære AI jordens fysik

Gennem de sidste to årtier har vi behandlet kunstig intelligens som et barn, der er overladt til sig selv for at lære alt fra bunden gennem ren observation (dvs. data). Dette fungerer kun, hvis barnet har millioner af erfaringer at lære af. Men jordvidenskab er anderledes. Det er dyrt og tidskrævende at indsamle jordprøver og måle på dem; så vi har ganske enkelt ikke millioner af observationer, og dette vil sandsynligvis ikke ændre sig i en overskuelig fremtid.

I sin ph.d.-forskning har Sarem Norouzi introduceret en ”forælder” i denne læringsproces: jordfysikken. På samme måde som forældre lærer et barn regler, ”lærer” han AI de grundlæggende love inden for jordfysikken – for eksempel hvordan jorden tilbageholder vand, og hvordan vandet bevæger sig som følge af forskellige vekselvirkende faktorer, såsom retentionskurver og partikelstørrelsesfordeling. Disse fysikbaserede læringsmetoder gør det muligt for AI at lære langt hurtigere og med betydeligt færre data. Vigtigst af alt forhindrer de AI-algoritmen i at begå basale fejl, såsom at forudsige resultater, der er fysisk umulige i den virkelige verden. Resultatet af forskningen er en ny måde at forstå og kortlægge jorden på, som er både pålidelig og omkostningseffektiv. Værktøjerne kan understøtte en bedre forvaltning af vores landbrugsarealer og hjælpe med at beskytte miljøet i en fremtid, hvor jorddata fortsat vil være en mangelvare.

Ph.d.-studiet er gennemført ved Sektionen for Jordfysik og Hydropedologi, Institut for Agroøkologi, Faculty of Technical Sciences, Aarhus Universitet.

Dette resumé er udarbejdet af den ph.d.-studerende. 

Tid: Mandag den 10. august 2026 kl. 13.00
Sted: Auditorium, AU Viborg, Aarhus Universitet, Blichers Allé 20, 8830 Tjele
Afhandlingens titel: Videnskabelig maskinlæring indenfor jordhydrologi: Fra forbedret forudsigelse til procesopdagelse
Kontaktinfo: Sarem Norouzi, e-mail: sarem.nrz@agro.au.dk, tlf.: +45 50 17 61 95
Bedømmelsesudvalg:
Distinguished Professor Ty P.A. Ferré, Institut for Hydrologi og Atmosfæriske Videnskaber, The University of Arizona, USA
Professor Karsten Høgh Jensen, Institut for Geovidenskab og Naturforvaltning, Københavns Universitet, Danmark
Professor Diego Abalos (forperson), Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Hovedvejleder: Professor Lis Wollesen de Jonge, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Medvejleder: Professor Mogens Humlekrog Greve, Institut for Agroøkologi, Aarhus Universitet, Danmark
Sprog: Ph.d.-afhandlingen forsvares på engelsk

Forsvaret er offentligt.
Afhandlingen ligger til gennemsyn hos Graduate School of Technical Sciences (GSTS), Ny Munkegade 120, bygning 1521, 8000 Aarhus C