其中，AI for Science的前沿方向包括垂直领域科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于LLM模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家，以及复杂世界的多智能体建模；Science for AI的前沿方向则覆盖了物理世界的第一性原理和科学启发的可解释AI新架构；科学智能基础设施前沿方向包括合成数据和新型智能计算。展望未来...
在Science for AI方面，物理世界的第一性原理研究将成为一个重要方向。第一性原理是从最基本的物理定律...
1. 量子计算与量子机器学习：随着量子计算的发展，量子机器学习将成为一个重要的研究方向。AI可以加速量子...
当今世界，科学技术是第一生产力。除了上述领域之外，人们希望能够使用人工智能来驱动科学研究，为科技发展提供帮助，这被称为AI for Science（人工智能驱动的科学研究）。科学研究是一个多方面的过程，一般包括假说的提出、实验的设计、数据的收集与分析。AI for Science的目标是使用人工智能来增强和加速这其中的每一个...
在“AI for Science（科学智能）”领域中尤为关键的蛋白质结构预测研究中，马教授团队自主研发的OPUS-系列国产软件性能领跑全球，成功搭建全链条AI赋能新药研发的先进技术平台。马剑鹏教授 图片来源：复旦大学复杂体系多尺度研究院官网 AI for Science领域是输不起的赛道，应加强算法突破 NBD：今年诺贝尔化学奖授予了致力...
面向微观世界和宏观世界的研究是AI for Science的两个重要方向。由于微观世界的科学规律已经被人类充分掌握,理论完备,也有很多直接或间接的实验手段,因此AI for Science在微观领域大展身手具有充分的理论和实践基础。 针对宏观世界,虽然人类还没有完全掌握其背后的物理规律,但也已经积累了大量数据,AI for Science可以利用...
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是指利用人工智能技术来推动和加速科学研究的新型研究范式。这种范式通过结合机器学习、数据分析、高性能计算等技术，帮助科学家在各个领域进行...
2024年5月,英国皇家学会,发表了一篇报告《Science in the age of AI: How artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research》,详细阐述了人工智能如何改变科学研究。AI for Science(AI4Science)这其实也是AI里最前沿、最突破...
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，...
在发表在Nature上的Scientific discovery in the age of artificial intelligence这篇综述中,作者团队广泛调研了近年来各学科研究中使用AI技术的成果,归纳出三个AI for science的应用方向: 方向一:用AI建设智能化的科研数据处理流程(AI-aided data collection and curation for scientific research) ...