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 汪海昕、吴泰霖| 作者 论文题目:Recent Advances on Machine Learning for Co...
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...
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...
Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems https://arxiv.org/abs/2307.08423 完整内容请参考原论文。 相关推荐: AGI之 概率溯因推理超越人类水平 DeepMind Dreamer 在这个任务上栽了 自由能AI模型的理论高度和潜力(信息量大) 世界模型仅用 1 小时训练一个四足机器...
《文明之光》中写道：“每一次工具的革新，都是人类认知的革命。”AI for Science 的意义，远超技术本身：它让材料学家跳出 “炒菜式” 实验，让生物学家看见基因的暗物质，让人类第一次有可能在硅基世界中预演碳基文明的未来。#春季图文激励计划#2025 年，当 DeepMind 的 AI 预测出室温超导材料，我们看到的...
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...
2019. Opportunities in Open Science With AI, FRONTIERS IN BIG DATA [2] Jingan Yang Yang Peng. 2020. To Root Artificial Intelligence Deeply in Basic Science for a New Generation of AI, arxiv [3] Tuia, Devis,Roscher, Ribana,Wegner, Jan Dirk,Jacobs, Nathan,Zhu, Xiaoxiang CampsValls, ...
近日,来自 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、地下)等不同时空尺度的科学领域应用的关键挑战、学科前沿和开放问题。文章围绕对称性进行了深...
如今AI已经开始改进、加速和使能我们对广泛的空间和时间尺度下的自然现象的理解,从而促进自然科学的发展,并催生了AI4Science的新研究领域。近期,一篇由60多名作者联合撰写的综述论文《Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems》在亚原子、原子、连续体系的子领域给出了一份深入...
在“Scientific discovery in the age of artificial intelligence”这篇三位华人一作、Yoshua Bengio领衔的论文中，作者详解了自监督学习、几何深度学习、生成式人工智能等技术在科学研究中的应用，并提出了目前AI跨界仍存在的核心问题，目前该论文已刊于Nature综述文章。来看大佬如何总结AI for Science。十年科学发现中AI...