“黑盒”ai是不是让你有点不放心?在程远看来,ai要真正赋能科研,还需解决模型透明性的问题。他介绍了“灰盒可信”这一概念。“我们不光要让ai快速做出预测,还要让它告诉我们为什么这么做。”程远说。程远解释道,传统的深度学习模型常被称为“黑盒”,因为我们无法完全理解它的推理过程。但如果能将“黑盒”...
星火科研助手的论文研读功能则采用当前大语言模型通用的问答模式,可默认生成论文摘要、方法、结论等主要信息;用户也可以就自己关心的论文内容进行提问,科研助手会根据文章内容进行回答。其学术写作功能则主要聚焦科研文章的翻译与润色,目前支持中英文互译,也可以对研究人员撰写的英文文章进行润色。须保证内容真实且专业 ...
为进一步支持和促进人工智能在药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等科研领域的应用,袁媛建议,加强数据的标准化,推动建立高质量科学数据集,推动科学数据有序开放共享,同时确保数据的隐私和安全;支持建立产学研用多方合作机制,将AI前沿科技成果与不同学科需求紧密结合,高效解决实际科研难题;加强对AI专业人才的...
“星火科研助手采用中国科学院文献情报中心提供的论文接口来进行论文检索。此外,我们还使用了基于论文知识库的检索增强和知识增强策略。这些都使大模型生成的结果有据可依。”伍大勇表示,这些措施从技术上保证了星火科研助手回答结果的准确性,也尽量避免了大模型出现AI幻觉。 同时,伍大勇表示,针对科技文献服务的各个场景,...
“AI for Science可以帮助科学家解决复杂的科学问题,提高科研效率和质量。”北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南院士表示,发展“人工智能驱动的科学研究”,推动走向“平台科研”模式,需要解决不同科研领域的共性问题,需要共建基础设施,包括基本原理与数据驱动的算法模型与软件、高精度高效率...
深势科技不仅为行业、为客户提供新的科研工具和平台,还希望携手产学研,共建 AI for Science 开放科学生态。深势科技与15家产学研合作伙伴发布倡议,希望整合各方在AI、云计算及工业应用领域的优势资源,推动科学研究与产业应用的深度融合,不断开拓创新,延展科技前沿。
科研人员还尝试将人工智能技术引入疫苗设计中。比如,相比于蛋白疫苗、DNA疫苗等,mRNA(信使核糖核酸)疫苗具有大规模生产快、抗感染性好等优势,但稳定性和免疫原性相对较差。补上这些短板,科研人员一直希望通过优化mRNA疫苗序列设计,使其更稳定,免疫原性更强。更高效、成本更低,人工智能的介入有望为疫苗研发提供...
智能化科研(AI4R)是科研方法的重大变革。本文提出科技界不仅要关注科学智能(AI for Science,AI4S),更要重视技术智能(AI for Technology,AI4T);不仅要关注大语言模型(LLM),更要重视大科学模型(LSM)。同时提出,人工智能的突破主要不是靠大算力,而是计算模型的转变,中国应当争取在基础模型上做出颠覆性的创新;智能化...
近年来,人工智能(AI)领域发生了巨大变化,ChatGPT横空出世,引发生成式AI创业热潮。英国《新科学家》杂志网站在近日的报道中指出,很多科研团队和公司正在利用AI应对人类目前面临的最大的科学挑战:从破译蛋白质的秘密,到研制出新药,再到应对气候变化以及实现可商用的核聚变发电等。揭示蛋白质结构 根据蛋白质氨基酸...
当前,数据驱动的人工智能正在改变整个科学研究。科学家希望,利用人工智能和大数据技术解放自己的双手,提升科研的效率和准确性,进而催生更多创新成果。在化学领域,科研人员尤其希望得到大数据和人工智能的助力,加快材料研发。说起个中原因,中科大教授李震宇告诉记者:“过去的150年里,化学研究主要靠猜测、尝试、纠错,...