从2014年开始,鄂院士的职业生涯迎来又一个转折,他开始正式进入机器学习领域,并在2018年提出“AI for Science”的概念。 当然,这得从一个叫做“维数灾难”的东西说起。 它最早由动态规划创始人理查德·贝尔曼提出,是指随着维数的增长,分析高维空间中数据需要的计算量也呈指数级增长。 这个问题在鄂院士用多尺度模型解...
“AI for Science”的概念由鄂维南院士于2018年在国际上率先提出,目前,这一概念在学术界得到了广泛关注。 上纽大教务长衞周安在致辞中表示,“人工智能系列论坛旨在邀请人工智能领域的知名学者和从业者,畅谈他们对与人工智能同行的未来有何看法,以及人工智能对人...
2018年,中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南在全球首次提出“AI for Science”概念,强调利用 AI 学习科学原理、创造科学模型来解决实际问题,使之成为科学研究的新范式。目前,AI for Science 已得到国内外学界和业界的普遍认可。 OpenLAM 大原子...
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...
2018年,鄂维南在全球首次提出“AI for Science”概念,强调利用AI学习科学原理、创造科学模型来解决实际问题,使之成为科学研究的新范式。中国科学技术大学教授胡素磊认为,AI在科学研究中的应用主要包括计算、设计和理论突破这三大步。 目前,AI for Science已得到国内外学界和业界的普遍认可,2020年初,美国能源部发布《AI ...
AI 与 Science 是互补的未来 科学的进步是一个永无止境的探索之旅，它始于大胆的假设，终于严谨的验证。这个过程中，科学家们首先提出理论假设，随后设计实验框架，收集关键数据，并最终通过实验来验证这些假设的真实性。这不仅要求科学家们进行深入的思考和创新，还涉及到大量的计算、模拟和逻辑证明。在科学发现的过程...
即使2006年辛顿在《Science》上首次提出深度学习的概念，学者们仍然将信将疑，跟进的不多。直到2012年，...
AI for Science 2020 年，鄂维南和学生组成的深度势能团队，利用机器学习与物理建模相结合的方法（DeePMD）成功模拟了包含 1 亿个原子的量子分子动力学系统，并获得了当年的国际高性能计算应用领域的最高奖戈登贝尔奖。不同于经典分子动力学，量子分子动力学采用含时薛定谔方程为理论框架，每一步都需要使用考虑电子作用...
AI for Science概念从提出起，就意味着一场革命。AI for Science可以解决传统科学范式难以应对的问题，在保持原有科学精度下，降低计算复杂度、提升效率。AI for Science在生物领域会有非常明显的提升效果，但别的领域复制AlphaFold的成功并不容易。算力、算法和数据三要素仍是AI for Science领域重点，而对于生物行业，...
鄂维南教授提出的“AI for Science”概念在2018年进一步得到推广和认可，他召集了来自不同学科的学者共同探讨，这一概念旨在利用人工智能解决各种科学问题。同年，他回国并推动成立了北京科学智能研究院，致力于物理建模、数值算法、人工智能和高性能计算等交叉领域的研究，目标是建设全球领先的“AI for Science...