3月23日,北京大学教授、中国科学院院士鄂维南来到上海纽约大学,为学校的人工智能系列论坛带来一场题为“AI for Science”(人工智能驱动的科学研究)的讲座,从近年来科学研究面对的实际挑战出发,解释了“AI for Science”兴起的背景,探讨了如何用此概念进一步激发...
药物设计也需要算法，因此AI也能对产业产生直接影响，“具体到AI for Science对实体经济制造的影响，我们有信心在5至10年左右的时间内，让材料、药物等行业内产生微观领域的工业设计软件，使之更加系统化，就像现在造汽车一样，它们也会拥有一种生产线。
对科研人员而言，挑战不言而喻，新的机遇也应运而生。“不过，推进AI for Science，不仅需要看到AI逻辑，更重要的是看到科学逻辑。”他同时分析，就AI for Science来看，我国的起步比较早，面对这一千载难逢的机遇，需要政府、学界和产业界共同携手，共同推动中国的科技创新，争取成为新赛道的领跑者。鄂维南是国际上...
鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解(函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman 方程的求解);然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论;最后介绍如何利用机器学习来求解困难的科学计算和科学问题,即 AI for science。 机器学习问题的数学本质 众所周知,机器学习的发展,已经彻底改变了...
他,就是中科院院士、“AI for Science”概念的提出者鄂维南(下图右三)。 △图源中国工业与应用数学学会 鄂院士是一位应用数学家,本次获奖主要是因为在机器学习算法的分析和应用、多尺度建模、稀有事件建模和随机偏微分方程等方面的贡献。 除了麦克斯韦奖,他还在2003年获得了ICIAM颁发的科拉兹奖,由此还成为迄今为止全球...
多年来，鄂维南带领团队积极探索适合中国国情的AI发展路径，尤其是在中国AI for Science的发展中起到了引领作用。在网龙网络公司的中国福建VR体验中心，两名参观者在体验VR“智慧教室”（2024年7月18日摄） 魏培全摄/本刊 堆砌大模型之路不适合我国 《瞭望》：目前世界上主流的AI发展技术框架和思维模式是什么？鄂维...
第二个改变,也是近几年就会变得很明显,就是说打破学科界限,我们如果从AI for Science的角度来看科学研究的话,你很自然就把学科界限打破了,所以说这也是为什么,我们推下一代人工智能这个重大研究计划是在基金委的交叉学部,是一件非常自然...
2016 年,AI 与基础科学前沿逐渐开始融合,开启 AI for Science 的新局面。 中国科学院院士、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教授鄂维南与其学生韩劼群、张林峰等人,在机器学习与科学计算结合的多个问题上率先看到系统性的机会,为一系列基础科学问题提供了基于 AI 的颠覆性解决方案。
近期,由北京科学智能研究院主办,深势科技承办的首届科学智能峰会将在北京举行,主题为 AI for Science:共创新未来。 鄂维南说,这次峰会的主要目的是明确 AI for Science 这样一个重要的发展方向。更为重要的是,通过一些理性的探讨来研究未来我们应该如何做才能实现我们的目标,从而推动 AI for Science 在中国以及国际上...
因此神经网络也可以被用来解决科学领域碰到的多个自由度的问题，如蛋白结构问题、分子动力学势能函数问题等，由此催生出了一个崭新的科研范式：AI for Science。正因为深度学习在多变量函数逼近这样一个非常基础性的问题上带来了巨大突破，所以它在各种各样的问题上都给我们带来了新的可能。大模型技术是一个新的突破。