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[智能应用]推动人工智能与科学研究深度融合 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 17:46
         用AI(人工智能)“设计”出全新的锂载体分子,“注射”进废旧衰减的锂电池中,让其“满血复活”;借助大数据和AI,快速找到帕金森疾病的靶点、筛选出“适配”的小分子药物……近来,复旦大学科研团队接连在国际顶尖科研杂志发表系列成果。尤其值得关注的是,这些成果背后都有一个共同的隐形助手——AI。该校从2022年底起就开始全面推动AI与科学研究的深度融合(AI for Science,以下简称“AI4S”),目前AI4S科研团队已逾百个。

  伴随新一代AI技术的蓬勃发展,特别是大模型的出现和快速迭代,AI4S已成为科研创新的重要驱动力,在芯片设计、生物医药、材料能源、天文气象、自动驾驶等领域取得了一系列重大创新突破。2024年诺贝尔物理学奖和化学奖均授予AI相关研究的学者,充分彰显了AI在科学研究上的重要价值。

  实践表明,AI已成为继实验、理论、计算之后的科学研究新范式。推动AI与科学研究的深度融合,可显著缩短科研周期、降低研发成本、提升创新效能。

  我国科研人员已在多个领域开展“人工智能驱动的科学研究”。中国科学技术大学化学与材料科学学院江俊团队借助自主研发的“机器化学家”,从55万种可能的金属配比中找出最优的高熵催化剂,仅需要5周时间。按照传统研究范式,这一过程可能需要1400年。中山大学与阿里云合作研究,利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒,大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。

  与此同时,相关部委和地方也积极推进人工智能驱动的科学研究。2023年2月,科学技术部会同国家自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”专项,紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题,布局前沿科技研发体系。北京、上海、四川、广东、浙江等地也纷纷进行相关部署。

  当然,AI4S毕竟是近几年兴起的新事物,在实践过程中还面临高质量数据获取、算法可解释性、治理和伦理等卡点堵点。业内专家指出,今后需对症下药,加强系统布局和统筹指导,大力支持相关主体建设科学智能创新中心、协调算力资源和科研数据集,积极持续探索AI在科学研究领域示范应用。

  问题所在也是潜力所在。我国在AI技术、科研数据、算力资源和多样化应用场景等方面基础较好,为AI与科学深度融合提供了有力支撑。相关各方协同发力、加快推动AI与科学研究的深度融合,一定能为加快实现高水平科技自立自强作出更大贡献。
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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 18:28
  推动AI与科学研究的深度融合

  近年来,人工智能(AI)在科学研究中的应用越来越广泛,成为科研创新的重要驱动力。复旦大学科研团队在这方面取得了显著成果,通过AI“设计”出全新的锂载体分子,让废旧锂电池“满血复活”;借助大数据和AI,快速找到帕金森疾病的靶点、筛选出“适配”的小分子药物。这些成果的背后都有一个共同的隐形助手——AI。

  AI4S:科研创新的新范式

  复旦大学从2022年底开始全面推动AI与科学研究的深度融合(AI for Science,简称“AI4S”)。目前,AI4S科研团队已超过百个。随着新一代AI技术的蓬勃发展,特别是大模型的出现和快速迭代,AI4S已成为科研创新的重要驱动力,在芯片设计、生物医药、材料能源、天文气象、自动驾驶等领域取得了一系列重大创新突破。

  2024年诺贝尔物理学奖和化学奖均授予了AI相关研究的学者,这充分彰显了AI在科学研究上的重要价值。实践表明,AI已成为继实验、理论、计算之后的科学研究新范式。推动AI与科学研究的深度融合,可以显著缩短科研周期、降低研发成本、提升创新效能。

  国内科研人员的创新实践

  我国科研人员已在多个领域开展了“人工智能驱动的科学研究”。例如,中国科学技术大学化学与材料科学学院江俊团队借助自主研发的“机器化学家”,从55万种可能的金属配比中找出了最优的高熵催化剂,仅用了5周时间。按照传统研究范式,这一过程可能需要1400年。中山大学与阿里云合作研究,利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒,大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。

  政策支持与战略布局

  与此同时,相关部委和地方也在积极推进人工智能驱动的科学研究。2023年2月,科学技术部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项,紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题,布局前沿科技研发体系。北京、上海、四川、广东、浙江等地也纷纷进行了相关部署。

  面临的挑战与对策

  尽管AI4S取得了显著进展,但在实践过程中仍面临高质量数据获取、算法可解释性、治理和伦理等卡点堵点。业内专家指出,今后需对症下药,加强系统布局和统筹指导,大力支持相关主体建设科学智能创新中心、协调算力资源和科研数据集,积极持续探索AI在科学研究领域的示范应用。

  未来展望

  问题所在也是潜力所在。我国在AI技术、科研数据、算力资源和多样化应用场景等方面具有较好的基础,为AI与科学深度融合提供了有力支撑。相关各方协同发力、加快推动AI与科学研究的深度融合,一定能够为加快实现高水平科技自立自强作出更大贡献。

  总之,AI与科学研究的深度融合正在成为科研创新的新范式,为解决复杂科学问题提供了新的思路和方法。通过不断推进这一领域的研究和发展,我们可以期待更多的科学突破和技术进步。

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只看该作者 板凳  发表于: 9小时前
推动人工智能与科学研究深度融合
AI与科学研究的深度融合现状
人工智能(AI)与科学研究的深度融合已成为推动科研创新的重要力量。近年来,AI技术在多个领域取得了显著成果,如芯片设计、生物医药、材料能源、天文气象、自动驾驶等。特别是在大数据和AI的支持下,科研团队能够快速找到疾病靶点、筛选出适配的小分子药物,极大地提高了科研效率和创新能力。

具体案例
复旦大学科研团队:通过AI设计出全新的锂载体分子,成功“复活”废旧衰减的锂电池1。
中国科学技术大学江俊团队:利用“机器化学家”,从55万种可能的金属配比中找出最优的高熵催化剂,仅需5周时间,而传统方法可能需要1400年。
中山大学与阿里云合作:利用云计算与AI技术发现了180个超群、16万余种全新RNA病毒,提升了业界对RNA病毒多样性和演化历史的认知。
政策支持与战略布局
为了进一步推动AI与科学研究的深度融合,国家和相关部委已经采取了一系列措施。

科技部的专项行动
2023年2月,科学技术部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项,紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题,布局前沿科技研发体系。

地方政府的积极响应
地方政府也在积极推进人工智能驱动的科学研究,通过政策支持和资金投入,促进科研成果的产出和应用。

技术进步与创新应用
AI技术的不断进步为科学研究带来了更多的可能性。

大模型的应用
新一代AI技术的蓬勃发展,特别是大模型的出现和快速迭代,已成为科研创新的重要驱动力。

跨学科研究的推动
AI与科研各领域的融合,催生了众多新的研究方向,如人工智能与材料科学的结合,可以开发出新型材料;与生物学的结合,可以推动生物医学研究。

面临的挑战与对策
尽管AI与科学研究的融合取得了显著成效,但仍面临一些挑战。

数据安全与隐私保护
在AI助力科研创新的过程中,数据安全和隐私保护至关重要。科研人员需遵守相关法律法规,确保数据的安全和合规使用。

算法透明性与可解释性
为了提高AI在科研创新中的可信度,算法的透明性和可解释性成为关键。科研人员应关注算法的设计和优化,确保其公正性和可靠性。

伦理规范问题
随着AI在科研领域的广泛应用,伦理规范成为亟待解决的问题。科研人员需关注人工智能在科研创新中的伦理问题,确保科研活动的道德合规性。

未来展望
未来,AI与科学研究的融合将继续深化,推动科研范式的变革和能力提升。

构建新模式
逐步构建以AI支撑基础和前沿科学研究的新模式,加速我国科学研究范式变革和能力提升。

支持跨学科研发
培养与汇聚跨学科研发队伍,推动成立人工智能驱动的科学研究创新联合体,搭建国际学术交流平台,共同推动解决人类共同的科学挑战。

总之,人工智能与科学研究的深度融合不仅提高了科研效率和创新能力,也为未来的科技发展奠定了坚实的基础。
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