在与上海科学智能研究院、复旦大学和大量集智俱乐部社区中的从事前沿研究的学者深度访谈基础上,我们做了大量的文献梳理,并最终凝练了“AI X Science十大前沿观察”的三个维度和十个具体方向。三个维度包括:AI for Science、Science for A...
AI X Science,即人工智能与科学研究的深度融合,具体包括两方面:将 AI 技术应用于领域学科的新兴研究方法(AI for Science);将领域学科知识用于 AI 算法和架构的理解和改进工作(Science for AI)。 2024 年诺贝尔物理学奖授予的是将物理学用于 AI 系统设计的研究,即 Science for AI,而诺贝尔化学奖授予的是人工智能...
在生命科学领域,“女娲”系列模型[23]展示了从微观到宏观的突破:女娲基因导航大模型通过图神经网络解密了基因组“暗物质”的作用机制,女娲生命流体大模型实现了人体内流体动力学的精确模拟,而女娲生物结构大模型则在蛋白质动态结构预测方面超越了AlphaFold3...
《飞桨Al for Science前沿讲座》系列课程第一期的有关安排新鲜出炉，11月19日起每周二、四下午，邀请知名学者分享人工智能在流体力学、材料科学、气象预报、临床医疗、工业制造等领域的前沿知识。第一期课程具体安排如下：▎系列报告（一）：面向临床诊疗的多模态医学数据融合分析 报告时间：11月19日14:00至16:00 报告...
AI+Science系列(一) :飞桨加速CFD(计算流体力学)原理与实践 AI+Science系列(二):国内首个基于AI框架的CFD工具组件!赛桨v1.0 Beta API介绍以及典型案例分享! 赛桨PaddleScience v1.0 Beta:基于飞桨核心框架的科学计算通用求解器 相关地址 飞桨AI for Science共创计划 ...
例如比较早开始推动AI for Science的企业深势科技，它推出了一个Uni-系列。Uni-系列有一系列的工具，包括Uni-Fold，实际上是AlphaFold的重现；Uni-FEP，这个是计算结合自由能的；Uni-Mol，这是预测各种各样的性质实现药物分子的定向生成。这一系列工具的主要目的就是要把数据驱动方法和基本原理驱动方法结合在一起，...
德米斯和约翰则共同来自以AlphaGo闻名在外的谷歌旗下DeepMind，团队研发的AlphaFold系列对于蛋白质结构预测及相关变革性研究具有里程碑式贡献。这一奖项的决定，在很大程度上肯定了由计算机科学撬动其他领域基础科学研究进程的研究范式，即AI for Science（AI4S），这背后存在一个巨大的可发展的创业体系和商业空间。AI4S是...
来看大佬如何总结AI for Science。十年科学发现中AI的身影 在这篇论文中，研究人员从AI辅助的科学研究数据收集和整理、学习有意义的科学数据表示、使用AI生成科学假说、AI驱动的实验和模拟几个方面讲述了近年来AI在科学研究中的应用。AI辅助的科学研究数据收集和整理 科学发现和理论的形成基于数据的收集、转化和理解，...
2023 年 11 月,Nature 连续刊登了两篇重大成果:蛋白质生成方法 Chroma 和晶体材料设计方法 GNoME,均使用了图神经网络作为科学数据的表示工具。 实际上,图神经网络,特别是几何图神经网络,一直是科学智能(AI for Science)研究的重要工具...