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...
近年来，微软研究院科学智能中心杰出首席科学家刘铁岩博士和他的团队致力于推动AI for Science的发展和应用。在这篇署名文章中，刘铁岩博士将分享他对人工智能在科学领域关键研究方向的看法 ，以及对AI for Science未来前景的展望。「AI for Science预示着一种全新的科学发现范式。通过构建统一的科学基座模型，AI for ...
11月11日，以“AI for Science双螺旋引擎驱动科研新范式”为主题的2024科学智能创新论坛在复旦大学枫林校区举行。本次论坛由上海市科学技术委员会和徐汇区人民政府指导，复旦大学、上海科学智能研究院主办，上海交通大学、西湖大学、上海创智学院及集智俱乐部共同协办。全球顶尖科学家和行业翘楚汇聚一堂，围绕AI与生命科学...
在我看来,AI for Science并不等于「在科学研究过程中使用一些AI技术」。我们所追求的AI for Science是一个更加系统和深入的概念,AI要深度融入科学研究的各个环节,从数据处理到仿真模拟,到实验研究,到发现新的科学规律,AI要成为科学研究的核心技术,要为科学发现雪中送炭,而不是锦上添花。 我认为,AI for Science...
2024年11月11日,以“AI for Science双螺旋引擎驱动科研新范式”为主题的科学智能创新论坛在复旦大学召开。在此次论坛上,上海科学智能研究院(上智院)联合复旦大学、集智科学研究中心与阿里云共同发布了“科学智能前沿观察”,系统梳理了当前科学智能领域的十大前沿研究方向。这十个研究方向围绕AI for Science、Science for...
在AI for Science方面,重点包括垂直领域的大科学模型、融入先验知识的AI模型、以及基于大规模语言模型进行科学研究的新方法。而Science for AI则聚焦于利用物理世界的第一性原理推动可解释AI架构的进步。此外,科学智能基础设施的前沿研究方向包括生成合成数据和探索新型智能计算方式。
如上文所述,AI for science的漫漫征程激动人心,随着机器学习方法的不断引入,各学科在每个新的研究阶段都会产生大量机器学习问题。在这些问题中,发现或设计算法解决学科中的预测问题数量最多,也是机器学习方法引入学科的开端。逸思长天持续学习建模工具changtianML致力于帮助研究者自动构建解决预测问题的机器学习模型,发现...
一批企业也在AI for Science方向积极布局 这体现了产业界对AI for Science的巨大信心。在AI for Science的旗帜下聚集了一大批有能力、有决心、有干劲的青年产业人员。 4 科学技术部、国家自然科学基金委员会等国家机构和北京市、上海市等地方政府都在积极...