地下水是人类赖以生存的重要水源。它提供了美国35%的饮用水，几乎占世界所有饮用水的一半。不幸的是，过度开采、工业污染和农业活动造成的污染已经耗尽了地下水资源。更糟糕的是，传统的地下水评估方法已被证明不足以准确监测和管理这些资源。
由加州大学圣地亚哥分校圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)领导的一个研究小组正在使用数据科学和人工智能来更深入地了解地下水动态。这可以使研究人员为评估地下水资源的先进模型奠定基础。
首席研究员Ilya Zaslavsky是SDSC空间信息系统实验室主任，与SDSC研究数据服务部主任Christine Kirkpatrick和SDSC办公室主任Ashley Atkins共同领导SDSC团队。SDSC团队的成员包括来自波兰、乌克兰、立陶宛、拉脱维亚、爱沙尼亚和美国的研究人员。
这个为期两年的项目名为“综合数据探索进行地下水恢复力评估”，由美国国家科学基金会(NSF)、立陶宛研究委员会(LMT)、爱沙尼亚研究委员会(ETAG)、拉脱维亚科学委员会(LCS)、波兰国家科学中心(NCN)、美国国家科学院和美国海军全球研究办公室(DoD)联合资助。
评估和管理地下水在跨国界地区尤其具有挑战性，因为这些地区的含水层跨越了政治边界。国际协调的挑战加上一些技术问题使研究人员难以进行可靠的地下水评估。
不均匀的传感器网络，不同的数据收集方法，以及跨界地区不相容的水文地质描述，使得模拟地下水系统和有效管理含水层变得复杂。
根据Zaslavsky的说法，研究小组的主要目标之一是“将水文地质模型与卫星和地面观测相结合，并提供非常详细和及时的地下水储存和跨境流动预测。”
团队的目标是利用人工智能和数据科学的力量，克服传统地下水观测方法的局限性。正在使用的新方法之一是利用航空图像收集有关该地区地下特征的信息，进行地下水评估的遥感。解决地下水评估的挑战超出了任何一个国家或学科的能力。该项目的成功在很大程度上依赖于跨境合作和知识共享。
Atkins说:“除了地下水水文学的技术挑战之外，该项目还深入研究了影响地下水储存和动态的经济、社会和政治因素。”“我们的目标是了解感知在水资源决策中所起的作用，并通过与我们国际团队中的跨境水资源专家合作，努力提高我们模型的可信度和可靠性。”
人工智能和数据科学可以在解决地下水枯竭威胁的创新解决方案中发挥关键作用。全球的研究人员正在使用这些技术来更深入地了解地下水动态。
美国地质调查局(USGS)一直在开发人工智能模型，以预测地下水对气候变化等各种压力因素的反应。美国宇航局（NASA）一直致力于将遥感和人工智能技术结合起来，进行含水层测绘及其补给动态。人工智能还被用于其他几个项目，以拯救地球的宝贵资源。
全球的研究工作证明了人工智能和数据科学在可持续地下水管理方面的潜力。随着对地下水的需求持续增长，先进技术对于解决水资源短缺和资源管理的紧迫挑战仍将至关重要。
