人工智能(AI)正越来越多地融入科学发现,以增强和加速研究,帮助科学家产生假设,设计实验,收集和解释大型数据集,并获得仅使用传统科学方法可能无法获得的见解。最近《Nature》发表的一篇综述对AI for science 进行了全面介绍。生成式人工智能方法可以通过分析各种数据模式(包括图像和序列)来创建设计,例如小分子药物和蛋白质...
人工智能(AI)正越来越多地融入科学发现,以增强和加速研究,帮助科学家产生假设,设计实验,收集和解释大型数据集,并获得仅使用传统科学方法可能无法获得的见解。最近《Nature》发表的一篇综述对AI for science 进行了全面介绍。生成式人工智能方法可以通过分析各种数据模式(包括图像和序列)来创建设计,例如小分子药物和蛋白质...
随着 AI for Science 受到越来越多的关注,人们更加关心 AI 如何解决一系列科学问题并且可以被成功借鉴到其他相近的领域。AI 与小分子药物发现是其中一个非常有代表性和很早被探索的领域。分子发现是一个非常困难的组合优化问题(由于分子结构的离散性)并且搜索空间非常庞大与崎岖,同时验证搜索到的分子属性又十分困难...
近日,来 TAMU、 MIT、Stanford、UIUC、NVIDIA 等14个机构的63位作者合作撰写了一篇263页的 AI for Science 重磅综述,详细阐述了 AI 在亚原子(波函数、电子密度),原子(分子、蛋白质、材料、相互作用),以及宏观系统(流体、气候、地...
2023 年 11 月,Nature 连续刊登了两篇重大成果:蛋白质生成方法 Chroma 和晶体材料设计方法 GNoME,均使用了图神经网络作为科学数据的表示工具。 实际上,图神经网络,特别是几何图神经网络,一直是科学智能(AI for Science)研究的重要工具...
AI for Science 随着人工智能的高速发展,人工智能可以研究的问题越来越多。从抽象的数据结构到微观宏观的物理世界,人工智能的各类研究成果给各领域研究者提供了丰富的研究工具与研究方法创新。deepmind团队的alphafold2在蛋白质空间结构预测的超凡效果标志着人工智能方法在各学科研究中的巨大价值被广泛承认,由此掀起的AI for...
最重要的是,本文探讨了该领域的关键挑战,并提出了克服这些挑战的未来研究方向,如多尺度表示、物理知识编码、科学基础模型和自动科学发现。这篇综述作为快速扩展的AI for Science社区的指南之一,旨在激发研究人员对于推动未来科学领域中的发现的洞察力。 研究领域:AI for Science,机器学习,计算流体力学,替代模型...
[8] Spirling, Arthur. 2023. Open generative AI models areaway forward for science, NATURE [9] Taylor Matthew E,Ay Sakire Arslan AAAI. 2017. AI Projects for Computer Science Capstone Classes, THIRTY-FIRST AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE ...
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...
2010年代第三波AI浪潮的标志性事件之一:Deep Learning三巨头发表在Nature上的综述 AI for Science无疑...