Announcing AI for Science Blog Series:介绍AI4Science101项目的背景 AI for Scientific Discovery:为AI背景的同学介绍什么是AI4Science,该领域的成功案例和未来的机会。并为AI领域的人才提供了一个学习Science知识的路线图。 Scientific Discovery in the era of AI:为Science背景的同学介绍什么是AI4Science,介绍AI的...
在此纳新求变的过程中,和鲸科技旗下的 ModelWhale 科研版聚焦数据驱动研究的协同创新,是以推动 AI for Science 科研范式改革、加强有组织科研为己任的数字化基础设施:关注从数据、算法到模型等研究对象的一站式全流程管理,从基础设施层面提升科学研究的可复现性,帮助营造协作协同的良好科研生态;基于FAIR 原则与开放科...
在此纳新求变的过程中,和鲸科技旗下的 ModelWhale 科研版聚焦数据驱动研究的协同创新,是以推动 AI for Science 科研范式改革、加强有组织科研为己任的数字化基础设施:关注从数据、算法到模型等研究对象的一站式全流程管理,从基础设施层面提升科学研究的可复现性,帮助营造协作协同的良好科研生态;基于 FAIR 原则与开放...
Generative AI for Data Science 101: Coding Without Learning To CodeGourab Mukherjeejbien@usc.eduJacob BienGourab Mukherjeejbien@usc.eduJacob BienGourab Mukherjeejbien@usc.eduJacob BienGourab Mukherjee
AI for Science,这个概念是什么时候火起来的? 一个引爆点,在2021年7月,AlphaFold2开源并一口气预测了98.5%的人类蛋白质结构,向世人展示了AI在科学研究领域解决实际问题的巨大潜力。 到了年底,各大机构发布一年回顾和未来预测时,AI for Science和它的缩写AI4S便在一次次曝光中深入人心。
毫无疑问,AlphaFold破解“蛋白质折叠问题”的成功为生物学的发展作出了巨大的贡献。但这个事件还有一个更为重要的意义,即证明了AI可以在科学研究领域起到至关重要,甚至是决定性的作用。由此,“人工智能驱动的科学研究”(AIforscience,有时也简称AI4S)成为了AI研究中的显学。
Absci声称他可以在短短六周内生产出经过验证的候选药物,从而降低了生产新的候选药物的成本和时间,比如ABS101在短短14个月内就达到了临床1,花费不到500万美元。底层方法使用Absci的IDCP,输入数百万种可能的候选药物,优化药物结构。具体生产过程: Step1:Absci利...
8月10日下午,科学智能峰会邀请到了阿里云、亚马逊云、华为云、字节跳动、百度云、并行科技、英伟达、海光信息和英特尔等国内外云计算软硬件领域的专家学者开展了“AI for Science”主题下的基础设施建设分论坛讨论,各领域专家就如何建设新科学计算形态下的基础设施进行了交流。
【AI For Science】当前AI技术在CV、NLP等领域已有了较为广泛的应用,替代传统方法完成缺陷检测、人脸检测、物体分割、阅读理解、文本生成等任务,在产业界也形成了规模化的落地。但是放眼到更加广阔的工业设计、制造等领域,仍有诸多科学和工程问题亟待解决。比如对于高层建筑结构、大跨桥梁、海上石油平台、航空飞机等,流...