科学智能(AI for Science,以下简称「ScienceAI」)——即将人工智能与科学研究深度结合,成为科学家继计算机之后的新生产工具,这一技术趋势在国际领先的研究机构中已形成共识,并成为重点资源倾斜的交叉学科方向。 就在前不久,为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》,科技部会同自然科学基金委近期启动「人工智能驱动的...
AI for Science就是用人工智能(或者说机器学习,更多时候就是深度学习)来帮助我们在这里面做各种各样的建模和数值模拟。 AI for Science里的AI,它最大的“战斗力”就是参与到科学计算以前的各种瓶颈环节,这里面的挑战在很多时候都是由维数灾难所带来的。 (“维数灾难”是指依赖的变量太多了,随着变量的个数或者维...
然而，成像模式多样、降质类型复杂、增强过程迥异等一系列问题，使得这一任务极具挑战性，于是，大多数科学家选择“每次解决一个问题”，聚焦于研制针对单一需求的“专有”AI模型。来自复旦大学的这支AI for Science团队则选择直击挑战，以“一站式集成”为目标，直接构建了首个“统一”的荧光显微镜图像增强AI基础模型...
在《国家科学评论》(National Science Review, NSR)组织的这场圆桌讨论中,来自中、美两国的5位专家讨论了“AI for Science”(AI4S)的概念、发展、瓶颈和机遇,也分享了他们对AI与Science之间关系的理解。 新兴的AI4S工具 张林峰:让我们从一个基...
AI for science(AI4S, 人工智能在科学中的应用)是指利用人工智能技术解决科学研究中复杂问题和挑战的新兴领域。随着计算能力的快速增长和机器学习算法的进步,AI在各个科学领域的应用日益广泛,从基础研究到应用开发都在推动科学的前沿。 以下为AI4S的简要发展历程: 2006年:Geoffrey Hinton等研究人员发表了关于深度神经网...
在《达摩院2022十大科技趋势》这一报告中,AI for Science为十大趋势之一,如何理解“人工智能成为科学家的新生产工具,催生科研新范式”呢?让我们跟随专家的观点,一同去寻找答案。 来自北京大学、普林斯顿大学教授鄂维南提出:我们正处于新科学革命的起点。 以数据驱动的开普勒范式和以第一性原理驱动的牛顿范式是数百年来科...
AI for Science被广泛认为是下一代科研范式,可以有效处理多维度、多模态、多场景下的模拟和真实数据,解决复杂推演计算问题,加速新科学问题发现[1] 。百度飞桨科学计算工具组件赛桨PaddleScience是国内首个公开且可应用于CFD(Computational Fluid Dynamics,计算流体力学)领域的工具,提供端到端应用API,致力于解决科学计算类...
1. 跨尺度建模是 AI for Science 的最重要应用之一,它可以既快又准地学习微观的模型,然后做出和宏观速度差不多的计算和仿真。 2. AI for Science 已经在药物研发、材料研发方面发挥作用,同时也在给下游的应用学科带来突破。 3. AI for Science 的真正落地将会让工业生产向前迈进一大步,同时带来更多前所未有的...
其中,AI for Science工具组件赛桨(PaddleScience)是国内首个基于AI框架的、公开且可应用于计算流体力学(CFD)领域的工具,提供端到端的应用API,重点围绕高水平科研活动场景,解决重大科研问题。 百度飞桨提供的自研科学计算套件PaddleScience实现了对PINN方法的全量支...
科学智能(AI for Science,以下简称「ScienceAI」)——即将人工智能与科学研究深度结合,成为科学家继计算机之后的新生产工具,这一技术趋势在国际领先的研究机构中已形成共识,并成为重点资源倾斜的交叉学科方向。 就在前不久,为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》,科技部会同自然科学基金委近期启动「人工智能驱动的...