Computer science department, TsingHua university (https://thuiar.github.io/) based on intelligent optimization research team in Beijing information science and technology, national research center for scientific research platform. The team leader published 25 CCF Class A international conference papers as...
近日，北京智源大会「AI for Science」分论坛上，清华大学智能产业研究院副研究员周浩以「面向科学发现的生成式人工智能」为主题展开演讲，HyperAI超神经在不违原意的前提下，对周浩教授的深度分享进行了整理汇总。周浩教授演讲现场 从文本生成到分子设计的跨界探索 本次演讲，周浩教授主要从面向复杂符号的生成式人工智能...
AI for Science 是 AI 应用非常重要的方向之一。Science 需要理解这个世界,AI 可能是其中一个非常重要的途径,在这方面具有非常大的发展潜力。 我将为大家介绍 AI 和 Life Science 的发展历程与趋势,Life Science 是 Science 非常重要的...
AI for Science 是 AI 应用非常重要的方向之一。Science 需要理解这个世界,AI 可能是其中一个非常重要的途径,在这方面具有非常大的发展潜力。 我将为大家介绍 AI 和 Life Science 的发展历程与趋势,Life Science 是 Science 非常重要的一个门类,主要聚焦在生物医药方面。 生命科学发展历程 人们生活在这个世界上,青...
清华大学智能产业研究院副研究员周浩在智源大会上,以计算机从业者的身份,向大家分享了 AI 人做蛋白质设计遇到的多重挑战,并从数据结构、生成算法、预训练 3 个方面讲述了目前蛋白质领域的前沿研究。 近日,北京智源大会「AI for Science」分论坛上,清华大学智能产业研究院副研究员周浩以「面向科学发现的生成式人工智...
随后,周浩教授向大家分享了从计算机科学或 AI 领域从业者的角度出发,探索科学领域的人工智能 (AI for Science) 主要面临的 3 大挑战。 第一,分子数据的特异性。一般而言,文本和符号在处理时是离散的,图像则是 0 到 1 之间的连续信号,但分子数据既包含离散元素,又包含连续元素。
元宇宙、AIGC、AI for Science的涌现,又给高性能计算(HPC)平添了好几把火。 在诸多挑战与机遇共存交织的当下,这一领域泰斗中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系郑纬民,在MEET2023智能未来大会上,分享了自己的见解和思考。 估计未来两年到四年,HPC(高性能计算)+AI+BigData融合的服务器就会出现。
向大家分享了 AI 人做蛋白质设计遇到的多重挑战,并从数据结构、生成算法、预训练 3 个方面讲述了目前蛋白质领域的前沿研究。
近日,北京智源大会「AI for Science」分论坛上,清华大学智能产业研究院副研究员周浩以「面向科学发现的生成式人工智能」为主题展开演讲, HyperAI超神经在...
韦青补充到,微软的剑桥研究院主要研究AI for science,未来在生物制药、材料、能源等领域,会涌现一批真正带来社会变革的科研成果。 针对AI最有潜力的应用场景是什么?柴思远认为,AI应用最快的行业毫无疑问是互联网行业,从技术转变为生产力首先要变成产品,让大模型变成产品需要经历两个过程,一个是需要训练,另一个是...