智慧傳播2020-06-16 17:38:25機器學習方法可以幫助收集和分析資料
，例如，機器學習方法和技術可用於分析大型強子對撞機收集的大量資料，也對天文資料的分析至關重要。透過輔助設計實驗，機器學習技術可以幫助科學家決定需要收集哪些資料，隨後機器人系統可以在實驗室或現實世界中自動執行這些實驗，例如由Ross King開發的“自動化科學家”程式可以設計、執行和分析它自己的實驗，遠洋滑翔機器人也是由人工智慧系統控制的。機器學習技術也開始應用於控制那些在生態系統和城市中收集資料的無人機。
國際機器學習協會創始主席托馬斯·迪特里奇
的研究重點是應用機器學習來改善我們對地球生態系統的管理。
例如，在俄勒岡州，經常發生雷電造成的森林火災。這些火災可以摧毀瀕危物種的棲息地，燒燬本可能用於建造房屋的樹木。導致這些大火的原因之一，是美國撲滅了多年來的每一起火災。這一做法非常昂貴，也使得可燃物在森林中累積。所以，當發生新的火災時，燃燒會十分劇烈且更具破壞性。國際機器學習協會創始主席托馬斯·迪特里奇等研究人員
正在應用機器學習（強化學習）方法來找出決定哪些火災應被撲滅、哪些火災應被允許燃燒的有效規則。
這些規則能幫助節省資金，並有利於保護瀕危物種。
機器學習方法也可以用於繪製熊貓等瀕危物種的位置和種群地圖。
在美國，國際機器學習協會創始主席托馬斯·迪特里奇等研究人員開發了新的機器學習方法來預測和理解鳥類遷徙。為新疾病、空氣汙染和交通工具繪製傳播地圖也涉及類似問題。
在商業和金融方面，機器學習方法可以輔助識別欺詐和盜竊。
國際機器學習協會創始主席托馬斯·迪特里奇的工作小組一直在研究異常檢測的演算法，它可以識別異常交易，並將其呈報給人工分析員，以對其進行法律干預。
機器學習方法也有助於“智慧城市”的發展。
國際機器學習協會創始主席托馬斯·迪特里奇也提到過交通管理和汙染測繪，除了這些，機器學習技術也可以應用於確定哪些地方需要新的基礎設施建設（例如供水、電力、網路）。在美國，機器學習已被應用於繪製20世紀老建築物中使用神經毒性鉛塗料的分佈圖。