对于诺贝尔物理学奖和化学奖显示出Science与AI的关系,孙伟杰认为物理学奖更像是Science for AI,化学奖则更多体现了AI for Science。从两个奖项的可预测性来讲,物理学奖更让人意外。团队推测,这可能与过去几年来人工神经网络在物理学领域陆续发挥了重要作用有关,例如相关的数据处理、新仪器设备研发以及新材料发现...
1. 陈明辰博士为昌平实验室领衔科学家,课题组正在积极招聘AI for Biomolecular Science的各层级的有志之士,欢迎联系邮箱:mingchenchen@cpl.ac.cn。 2. 香港浸会大学物理系唐乾元课题组(傅渥成)正在招收统计物理、机器学习、生物信息学、计算神经...
诺贝尔化学奖是AI for Science,物理奖是Science for AI 2024年又一个诺贝尔奖给了AI!这次是化学奖! 一半归华盛顿大学的戴维·贝克(David Baker),“因其在蛋白质计算设计方面的贡献”;另一半归谷歌DeepMind的戴米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和约翰·M·江珀(John M.Jumper),“因其在蛋白质结构预测方面的贡献”。
继昨天诺贝尔物理奖颁发给为AI基础理论做出贡献的霍普菲尔德和辛顿之后,化学奖颁发给用AI设计和预测蛋白质结构的三位非典型的“化学家”。有人说物理学不存在了,也有人说化学在蹭AI的热点。这些都不对。它说明的是AI正在给科学发现带来的深刻变革:物理奖是Science for AI,而化学奖则是AI for Science,它们将引领...
所以,我们期待具有确定性且与物理学的物质内容相统一的理论数学重生和复兴,在 AI for Science 的同时...
在这些复杂系统领域,AI for Science 的愿景是要帮助科学家发现这些科学规律。在未来的十年之内,我们期望能够看到这一方面的突破性成就。 最后,引用一下黄仁勋今年的一句话,非常令人触动:AI 的未来一定是要学会规律和物理法则,实现这一点,将把我们带入 AI 的新时代。这句话和 AI for science 的愿景非常契合。
第三,AI for Science 让科学更加走向理性。我们过去很多对产业问题的分析,都是先看这个领域都没有数据。但在未来,大家一方面可以看有没有数据,另一方面可以看有没有好的物理规律做支撑。我们可以先用 AI 去学习物理模型,学习一些特定的规则,进一步结合一些小的数据去解决实际问题。
AI for Science作为人工智能领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其强大的潜力和广泛的应用前景。随着高性能计算、深度学习算法以及科学大数据的不断进步和积累,AI for Science已经在物理、化学、生物、材料科学等多个学科领域取得了显著成果。 近年来,国内外的研究机构、高校以及科...
AI for Science 是指以机器学习、深度学习等人工智能技术分析处理多维度、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,加快基础科学和应用科学的发现、验证、 应用,打造下一代科学范式。如下图所示,AI for Science 主要包括:(1)蛋白质结构分析 等生物制药,(2)新材料研发,(3)核聚变等前沿物理,(4...
科技的新篇章正在被撰写:AI for Science——将人工智能与科学研究深度结合,利用 AI 的技术和方法来学习、模拟、预测自然和人类社会的各种现象和规律。这不仅能够推动科学的发现,也悄无声息地改变着我们的生活。AI 技术的大爆发,正催动着科研领域的剧变。AI for Science 这一科研新范式,正以前所未有的速度改变...