他介绍，通常的人工智能是以数据驱动的，通俗来讲，就是从海量的数据中去获取信息和知识来解决问题。这存在的问题是，它是以数学、统计学的方式处理数据，与人类的知识逻辑不一定相符的，结果就可能存在一些偏差。“对此，我们就是要打破数据驱动这种单一方式，融合利用人的知识逻辑来驱动人工智能系统的构建，让人工智...
一种名为KPI的知识-数据双驱动分子性质预测框架已被开发出来,用于预测电解质分子的熔点(MPs)、沸点(BPs)和闪点(FPs),发现电解质化学知识,并辅助高级电解质设计。KPI框架收集分子性质,进行初步筛选,并将其组织成结构化的数据集。通过统计描述和聚类分析,KPI框架初步提取宏观知识,并同时描绘潜在分子发现的可行区域。可...
人工智能的方法绝大多数基于纯数据驱动，也就是基于“连接主义”所形成的数据驱动的计算的模型及理论。实际上，知识嵌入学习是把基于符号计算的“符号主义”方法和基于数据计算的“连接主义”方法融合，形成了知识嵌入学习。此外，该研究还讨论了一种方法，可从数据中提取目标控制方程或物理定律，进而实现新知识与新定律...
数据和化学知识双驱动的 DGM 为了应对这些挑战，四川大学的研究团队提出了一种由数据和化学知识双驱动的基于结构的分子生成框架，名为 PocketFlow。在 PocketFlow 中，研究人员提出了一种基于最优向量的等变图神经网络、一种几何双瓶颈感知器（GDBP）来对蛋白质-配体复合物的几何结构进行建模。为了捕获蛋白质和配体之间...
近日,四川大学华西医院生物治疗全国重点实验室杨胜勇教授课题组在Nature Machine Intelligence上在线发表了题为“PocketFlow is a data-and-knowledge- driven structure-based molecular generative model”的最新研究成果。该研究建立了一种新型的数据/知识双驱动的自回归流生成方法PocketFlow,用于在靶蛋白活性口袋内直接生成...
王国胤教授所提倡的“数据和知识双向驱动”的模型,挑战了传统人工智能依赖单一数据驱动的局限。他指出,当前的人工智能系统基本是通过海量数据进行学习,这往往导致其处理结果与人类的认知逻辑存在差异。这种不匹配在实际应用中可能造成错误判断,影响系统的有效性。因此,王教授提出,结合人类的知识逻辑,能够使人工智能系统在学...
在演讲中,黄代恒分享了明略科技“数据与知识双驱动”的数字城市建设经验,核心观点如下:数字城市建设需要“数据”和“知识”的双轮驱动;数据融合共享的目的是支撑智能应用,需要场景的牵引;“数据在线”是“知识应用”的必要不充分条件;“知识” 的特点是形式多样,难感知、难提取、难固化;数字城市建设的重心和难点由汇聚...
“数据+知识”双驱动的颠覆性技术挖掘及产业关联研究 课题设计论证 一、研究现状、选题意义、研究价值 (一)研究现状 在当今信息化时代,数据已成为各行各业的核心资源。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,数据与知识的结合逐渐成为研究热点。然而,现有研究多集中于单一技术领域,缺乏对颠覆性技术挖掘及其产业关联的...
2023年度重庆市科学技术奖近期揭晓,其中由重庆师范大学校长王国胤领衔的“多粒度知识空间构建的模型理论与方法”项目荣获自然科学奖一等奖。这一项目不仅展示了人工智能技术的最新进展,更引发了人们对未来人工智能发展的深入思考。王国胤在接受采访时指出,传统的人工智能主要依赖海量数据进行训练,虽然取得了显著成果,但在很多...
1. 我们构建了一个超大规模的语言预训练模型，旨在从数据中抽取深层次知识，实现“举十返一”的归纳能力。2. 同时，该模型的知识部分能够实现“举一反三”的逻辑推理功能。3. 通过结合知识、数据、逻辑和推理，我们形成了一个庞大的认知图谱。4. 基于这个认知图谱，我们推出了一项新的大型工程——“...