第二届全国大数据与数学地球科学学术研讨会在广州召开  

　　大数据与数学地球科学专业委员会同时召开工作会议 

   2018年4月27-29日，由中国矿物岩石地球化学学会大数据与数学地球科学专业委员会主办，中山大学地球科学与工程学院、中山大学地球环境与地球资源研究中心、广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室承办的“第二届全国大数据与数学地球科学学术研讨会”在中山大学成功举办。来自全国科研院所和高校的140余代表参加了会议。大数据与数学地球科学专业委员会顾问吴冲龙教授、张旗研究员，主任委员周永章教授（中山大学），副主任委员潘懋教授、周可法研究员、杨永国教授（中国矿业大学）、毛先成教授、张生元教授、刘刚教授、袁峰教授等出席了大会。中山大学地球科学与工程学院常务副党委书记王天琪致辞。 　

   会议进行了2天的学术交流，交流学术报告40余个，其中会议特邀大会学术报告6个，分别为：张旗研究员的“大数据改变地质”，吴冲龙教授的“大数据与地质科学的未来发展”，周永章教授的“地学大数据挖掘与人工智能研究”，周可法研究员的“地质大数据智能化应用”，杨永国教授的“煤炭大数据技术应用现状及前景展望”，以及左仁广教授的“大数据与地球化学异常识别”。　　

   会议围绕大数据时代以及地球科学面临的挑战与机遇、地球科学的大数据科学问题、地球科学数据存储与获取、多元大数据的融合、大数据建模与挖掘算法、大数据的可视化表达（含地质时空虚拟现实），机器学习、深度学习与人工智能，以及高性能计算、大数据挖掘的计算机语言等方面进行了深入交流，充分展示了我国近年来在地质大数据领域的代表性成果，如：基于极限学习机的Hyspex高光谱蚀变矿物识别技术、对抗式生成网络、支持时间线相似性查询的分布式索引方法、基于4V特征和规模可变的地质大数据数据结构、基于大数据的区域找矿靶区优选方法、基于矿化数据的岩浆侵位信息挖掘及路径三维重建、基于投影寻踪技术的地学高维数据降维方法及其应用、基于智能无人机的地球科学数据获取技术、集成的回归树模型在地球化学大数据分析中的应用、基于深度学习的岩石智能识别技术、地质环境时空过程评价模型构建、开放式储层地质知识库系统的设计、地质大数据在矿床成矿过程数值模拟中的应用、k均值聚类分析法在沉积微相判别上的应用、基于多点统计学的三维地质模式识别与重构、长江中下游成矿带典型矿田成矿过程三维数值模拟及成矿预测、地球化学异常识别及其不确定性传播与度量、基于稀疏主成分的地球化学异常识、大数据框架下的煤岩体CT图像处理及孔隙三维重建、大型有限元输出结果的虚拟现实与并行可视化、基于大数据分析的三维量化预测指标建立、大数据共享下地质云的发展与应用等，反映了近年来我国学者在大数据与数学地球科学领域的研究探索视野和水平。  

    2018年4月28日晚，大数据与数学地球科学专业委员会召开了2018年度工作会议，20余委员参加，会议由专委会主任委员周永章教授主持。工作会议就专委会的发展战略、未来一年的主要任务部署进行了讨论。会议认为，地质大数据与人工智能是时代的呼唤，专委会责无旁贷，要继续做好搭建平台工作和学术交流活动。会议提议，举办加强向专业人员进行“大数据”科普活动；加强国际交流；在条件成熟时，举办“中国地球科学大数据挖掘与机器学习挑战赛”；2019年继续“第三届全国大数据与数学地球科学学术研讨会”(中国矿物岩石地球化学学会大数据与数学地球科学专业委员会 供稿)