Many in the ML community wish to take action on climate change, but are unsure how to have the most impact. This workshop will highlight work that demonstrates that, while ML is no silver bullet, it can be an invaluable tool in reducing greenhouse gas emissions and in helping society adapt to the effects of climate change.
机器学习社区中有许多人希望采取行动应对气候变化，但不确定如何产生最大影响。本次研讨会将重点介绍研究，表明机器学习虽然不是万能灵丹，但它可以成为减少温室气体排放和帮助社会适应气候变化影响的宝贵工具。
Climate change is a complex problem for which action takes many forms, from advancing theory to deploying new technology. Many of these actions represent high-impact opportunities for real-world change, and simultaneously pose interesting academic research problems.
气候变化是一个复杂的问题，其行动形式多样，从推进理论到部署新技术。这些行动中许多代表了现实世界变化的高影响力机遇，同时也带来了有趣的学术研究问题。
This workshop is part of a series that aims to bring together those applying ML to climate change challenges and facilitate cross-pollination between ML researchers and experts in climate-relevant fields.
本次研讨会是一系列工作坊的一部分，旨在汇聚应用机器学习应对气候变化挑战的人士，促进机器学习研究人员与气候相关领域专家之间的交流。
https://www.climatechange.ai/events/neurips2025
论文方向：
- （1） 利用精细调优的时间序列基础模型进行
- 气候极端的不确定性预测
- （2）更少的发射次数，更好的内爆：惯性约束聚变的样品高效优化
- （3）通过少数预测发现电动汽车充电场地原型：首个全美范围的研究
- （4）公民科学数据中的漏洞：强健的生物多样性人工智能从干净的图像开始
- （5）液冷高性能计算数据中心可持续运行的高效强化学习实现
- （6）基于人工智能的废物测绘，以应对气候加剧的洪水风险
- （9）人工智能驱动的电网优化可减少排放
- （12）通过遥感绘制农田景观
- （15）差异化私有的联邦学习，用于高精度碳足迹预测，保护敏感工业数据
- （23） 纽芬兰海洋保护区鱼类分类数据集（N-MARINE）
- （24） 海洋建模中参数敏感性的神经替代体集合
- （26）弗吉尼亚州诺福克洪水预测的人工智能驱动时间超分辨率
- （30） 斯塔克尔伯格-马尔可夫博弈中的学习
- （31）降水现预报的概率校准
- （35）小农农业景观理解
- （39） 无培训数据同化GenCast
- （40） EcoEval：评估大型语言模型处理气候变化错误信息、错误信念及气候政策态度的基准
- （41） SHRUG-FM：地球观测的可靠性意识基础模型
- （42） DemandCast：全球每小时电力需求预测
- （43）用于原位冷凝轨迹生命周期预测的物理知情机器学习模型
- （44）通过自我监督学习理解冰晶习性多样性
- （47）肯尼亚早期造林检测，利用多时段分析
- （50）利用精细调优的地理空间基础模型进行城市热岛的检测与模拟，用于微气候影响预测
- （53）通过极端值洞察生态系统：对气象驱动因素的新视角
- （54）基于卫星的土壤地质性质估算，利用物理引导机器学习
- （58） 利用生成式人工智能拯救野生动物：潜在复合流匹配用于偷猎预测
- （64） 利用生成流模型进行气候科学的敏感性分析
- （66） ML-IAM：利用机器学习模拟集成评估模型
- （67）通过高效的强化学习型风电场流量控制，帮助缓解气候变化
- （73） 基于地面真相不确定性的深度学习的摄像头陷阱分类
- （79） 通过生成瓦瑟斯坦分布稳健优化实现的稳健储能运算
- （80） ClimForGe：基于扩散的强制-响应气候模拟器，适用于每日时间尺度
- （81） 弥合时间差距：从历史月度发票到可持续运营的细致小时能源预测
- （82）机器学习发现了电动汽车充电可靠性在地区和社会上的差异，利用GPT-5
- （83） 支持机器学习辅助发现聚胺以实现固态二氧化碳捕获
- （92）海洋微生物群落对升温反应的因果推断框架
- （93） 利用地理空间基础模型划定小型沙岛海岸线
- （95）轨道上的质量守恒------重新思考基于物理的冰流矢量场学习
- （97） AgriVolT：一种用于气候知情商品价格预测的多模态时间视觉变换器
提案路线：
- （99）历史重建与未来地表边界条件的预测
- （100）热带气旋对流结构的多分辨率分析，用于短期强度引导
- （103）东南亚土壤有机碳的机器学习预测：方法与气候影响
- （104） CC-GRMAS：用于高山亚洲时空滑坡风险评估的多智能体图神经系统
- （106）利用机器学习改善地球系统模型中浮游植物动力学的表现
- （109） 可扩展的国家级作物产量建模，用于粮食安全和风险缓解
- （
- 112）赋能我们的生物：运行节能深度学习模型用于边缘生物声学监测
- （114）气候适应的小规模灌溉绘图
- （115）通过图神经网络加速安全约束最优电力流，实现可再生能源集成
- （116）公平住宅脱碳投资的优先级学习
- （117）利用政策基准进行气候治理决策的人工智能代理
教程轨道：
- （119） 与世界田地的农业监测（FTW）
