此外单从学术方向而言，AI for Science的Top Researcher需要Top Conference和Top Journal两手抓 (...
Wang, "Parallel Learning between Science for AI and AI for Science: A Brief Overview and Perspective," in 2022 Australian & New Zealand Control Conference (ANZCC), Gold Coast, Australia, 2022, pp. 171-175. [2] 袁勇, 王飞跃, "区块链技术发展现状与展望," 自动化学报, vol. 42, no. 4, ...
在发表在Nature上的Scientific discovery in the age of artificial intelligence这篇综述中,作者团队广泛调研了近年来各学科研究中使用AI技术的成果,归纳出三个AI for science的应用方向: 方向一:用AI建设智能化的科研数据处理流程(AI-aided data collection and curation for scientific research) 的这个方向是在使用成...
此外，飞桨携手各企业、高校及科研院所共同建设了基于飞桨的 AI for Science 领域开源项目，并打造活跃的 AI for Science 开源社区，建立产学研闭环，推动科研创新与产业赋能。我们诚邀各位研究者访问飞桨 AI for Science 共创计划（https://www.paddlepaddle.org.cn/science）和 PaddleScience 官网（https://github...
ByteDance Research AI 制药团队持续在 AI for Science 方向发力 ByteDance Research AI 制药团队致力于将人工智能技术应用于科学研究与药物开发。团队在生成式蛋白质设计、蛋白质构象预测以及冷冻电镜解析等领域取得了业界瞩目的成果。蛋白质设计：团队研发了基于大规模蛋白质语言模型的序列设计方法 LM-Design [1]，大幅...
在过去的一年里,AI x Science 称得上是最受关注的领域之一。此前,凭借深度学习技术的加持,来自 DeepMind 公司的 AlphaFold2 极大提高了蛋白质结构的预测精度,这项突破展现出了 AI 在科学领域解决问题的巨大潜力。 人工智能技术为科学领域带来了系统性机会。生物学之外
AI+Science 是近年兴起的将人工智能和科学相结合的一种趋势。一方面是 AI for Science,机器学习和其他 AI 技术可以用来解决科学研究中的问题,从预测天气和蛋白质结构,到模拟星系碰撞、设计优化核聚变反应堆,甚至像科学家一样进行科学发现,被称为科学发现的“第五范式”。另一方面是 Science for AI,科学尤其是物理学...
上海科学智能研究院、集智科学研究中心和阿里云联合发布了《AI × Science十大前沿观察》,梳理出35个研究前沿,来推动科学发展的黄金时代到来。本篇为前沿观察4,扫描下方二维码,可获得完整版下载地址,并能快速链接论文原文。扫描二维码 下载完整报告 AI科学家 背景介绍 ...
AI如何理解我们?我们如何信任AI?丨周日直播·AI+Social Science读书会 彭晨| 编译 大模型安全与对齐读书会 大模型的狂飙突进唤醒了人们对AI技术的热情和憧憬,也引发了对AI技术本身存在的社会伦理风险及其对人类生存构成的潜在威胁的普遍担忧。在此背景下,AI安...
除Geo GNN外,GNN及其一些变体可以将相关性、因果性以及拓扑等各种与结构有关的先验知识转化为图结构,从而融入到基于神经网络的机器学习框架中,并已经在 AI for Science 领域取得了显著进展。例如,结合物理化学约束的图神经网络模型 PSICHIC[28],与化学语言模型结合的模型DRAGONFLY[29],等变图扩散模型Chroma[30],晶...