《报告》显示,我国AI for Science论文发表数量最高,正积极推动全球AI for Science发展。 “AI for Science日益表现出突破传统科学研究能力瓶颈的巨大潜力,正在成为全球科学研究新范式。”中国科学技术信息研究所党委书记、所长,科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘介绍,近年来,我国AI for Science领域紧跟世界前沿,...
「awesome-ai4s」囊括了 200 余篇来自全球顶尖学术机构的高质量 AI for Science 论文，介绍了深度学习、机器学习、强化学习、自监督学习、迁移学习等 AI 技术在生物医药、医疗健康、材料化学、动植物科学、气象研究、能源环境、自然灾害等领域的创新应用。无论你的研究领域是什么，想将哪些 AI 技术用于你的研究方向...
AI for Science 案例 因此,为了打破信息差,帮助更多研究人员了解 AI for Science 的最新研究成果和实践案例、降低学习门槛,HyperAI超神经在 GitHub 上发布了开源项目「awesome-ai4s」,整理了百余篇 AI for Science 案例,覆盖生物医药、医疗健康、材料化学、动植物科学、气象研究、能源环境、自然灾害等细分领域,方便不...
近日,人工智能研究院AI for Science团队杨小康教授等人在《中国科学院院刊》发表题为“AI for Science:智能化科学设施变革基础研究”的论文。 该论文提出一种智能化科学设施的建设构想,兼顾“高度智能化的科学新设施”和“AI 赋能已有科学大...
在该论坛上,上海交通大学人工智能研究院院长梅宏院士做主旨报告,提出了建设智能化科学设施(AI enabled Scientific Facility, AISF)的构想。近日,人工智能研究院AI for Science团队杨小康教授等人在《中国科学院院刊》发表题为 “AI for Science:智能化科学设施变革基础研究”的论文。
今日Arxiv 中有以下使用人工智能解决科学问题的论文: 一篇文章2406.00276提出了一种物理信息化的机器学习方法,专用于电池原型快速验证,而不对其造成损伤。 类似地,2406.01539通过深度学习解决高维扩散-反应方程,在保持理论完整性和数值稳定性的同时实现计算的简化。 在化学领域,2406.00183介绍了一种机器学习方法以准确预测小...
AI for Science,when and who?从AlphaGo到AlphaFold,一次次的震惊让多数人觉得,maybe later,by DeepMind,是这两个问题最简单的答案。而我们正一同给出并充实自己富有勇气和理想的答案。第一个答案是我们从为AI for Science摇旗呐喊,到时至今日迎接 AI4S 时代的真正流行;而第二个答案是从校园走入中关村、从几个人...
AI for Science:清华团队提出使用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的高效方法 摘要:在2023年7月即将召开的机器学习领域知名国际会议ICML2023中,清华大学计算机系徐华老师团队以长文的形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题的最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided Fast Optimizing Framework for ...
因此,为了打破信息差,帮助更多研究人员了解 AI for Science 的最新研究成果和实践案例、降低学习门槛,HyperAI超神经在 GitHub 上发布了开源项目「awesome-ai4s」,整理了百余篇 AI for Science 案例,覆盖生物医药、医疗健康、材料化学、动植物科学、气象研究、能源环境、自然灾害等细分领域,方便不同专业的研究人员精准...
阅读论文原文 随着科学实验数据采集设备的发展和计算机能力的提升,大量高质量科学数据正在成为值得深度挖掘的矿藏,AI for Science正在成为解决多个学科中复杂系统难题的重要研究范式。在新材料研领域,AI技术的大规模应用可以快速筛选和设计出具有特定属性的化合物或材料,大幅度减少试错时间,并且对材料生产流程进行优化。近期...