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发布日期：2024-12-17 作者：开云
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当人工智能与科学研究“碰撞”，能发生多年夜的能量？前不久，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授与人工智能相干研究的学者，引发了极年夜的存眷。最近几年来，我国科学家也在多个范畴摸索“人工智能驱动的科学研究”，操纵人工智能手艺缩短研发周期、下降研发本钱，人工智能手艺与科学研究加快融会。
电解液，被称为电池的“血液”，其设计是寻觅到下一代电池的要害之一。但是，电解液材料份子组合浩如烟海，一一挑选效力很是低。借助人工智妙手段，科研人员有了快速开辟电解液材料的新方式。
“人工智能驱动的科学研究”是以机械进修为代表的人工智能手艺与科学研究深度融会的产品，当前已成为全球科学研究的前沿。本年的诺贝尔物理学奖和化学奖授与人工智能相干研究的学者，注解人工智能在科学研究上的感化更加显著。
图灵奖得主、中国科学院院士姚期智比来在腾讯新基石科学基金会和南边科技年夜学配合举行的一场青年科学家论坛上，以“人工智能的科学视角”为题进行了分享。他认为，人工智能科学将来成长将显现两年夜趋向，一是从弱智能走向通用智能，二是为学科间的交叉赋能，如具身智能、AI仿生、AI+量子等新手艺、新利用将年夜量出现。
转变
带动科研范式从经验主导向数据驱动转型
跟着新能源财产快速成长，人们对电池机能的要求愈来愈高，而电解液对电池理论机能的阐扬起着要害感化。清华年夜学化学工程系传授张强与副研究员陈翔合作，率领团队提出了“人工智能设计锂电池电解液”的新方式，实现了进步前辈电解液的高效设计开辟。
在数据方面，团队开辟了电解液高通量计较方式与软件，构建了领先的数据库，涵盖25万种以上的电解液份子布局；在算法方面，团队开辟了范畴常识嵌入的电解液年夜模子和软件平台，可以实现亿量级份子空间维度的电解液份子性质快速猜测与精准定向设计。陈翔说，基在这些东西，科研人员可以按照用户需求开辟最适合的电解液。
人工智能与科学研究的深度融会，既晋升了人工智能利用程度，也带动了科学研究范式从经验主导向数据驱动转型。
对人工智能手艺带来的变化，中国农业科学院作物科学研究所研究员、国度南繁研究院副院长李慧慧一样感触感染深切。
“常规育种方式依靠经验，耗时长，且对表示型轻易受情况影响性状的改进效力较低。经由过程人工智能算法，科研人员可以或许在育种家进行田间实验前，快速猜测作物田间表示，年夜年夜缩短育种周期。”李慧慧说。
全球约1750个植物种质库保留着超700万份种质资本，受限在阐发东西，很多珍贵的遗传资本还没有获得充实操纵。“人工智能辅助的基因组选择能在几周内阐发上百万基因型，极年夜晋升了育种流程效力和精度，利用潜力庞大。”李慧慧说。
利用
缩短周期、下降本钱，人工智能赋能科研向深度、广度拓展
专家暗示，物理、化学、材料等学科，是典型的理论和尝试相连系的范畴。结构人工智能驱动的科学研究，有助在加强根本研究的比力优势。
最近几年来，人工智能手艺与科学研究加快融会，正不竭向深度和广度拓展。张强介绍，2011年摆布，国际上测验考试将人工智能手艺用在材料开辟。近年，数据驱动的材料学研究显著提速。
“今朝，人工智能已利用到电池研究的各个范畴，触及电池工作机理探讨、新材料开辟等诸多方面。”张强认为，人工智能在处置海量数据等方面优势显著，与电池理论、尝试研究方式进一步连系，将有力鞭策下一代高比能电池、固态电池、快充电池、宽温域电池等的开辟与迭代。
操纵人工智能手艺研究锂电池，我国整体上处在国际第一梯队，一些功效遭到科学界普遍存眷。好比，电子科技年夜学团队开辟了高比能锂金属电池状况估量与寿命猜测的机械进修方式，指点设计了耽误电池利用寿命的方式；中国科学院物理研究所团队与张强/陈翔团队合作，连系机械进修模子与高通量挑选，开辟了宽温域电解液新份子。
不但是材料研发，在生命科学、药物研发、半导体、情况科学等多个范畴，科学家都在摸索操纵人工智能手艺，缩短研发周期、下降研发本钱。
最近几年来，中国农业科学院加快推动农业科技与人工智能手艺融会立异，在生物育种、智能农机设备等范畴组建交叉学科团队。现在，李慧慧率领团队致力在开辟基在深度进修算法的基因组选择模子、全流程聪明育种平台等算法东西，进而晋升水稻、玉米、小麦等主粮作物的育种效力。“我们在聪明育种上初步获得了一些功效。好比，操纵机械进修和深度进修算法深度融会基因组、转录组和表型数据，辨认出节制作物抗逆和高产的要害基因。”李慧慧说。
鞭策人工智能与科学研究融会，手艺支持平台很主要。上海交通年夜学人工智能研究院常务副院长杨小康说，为帮忙更多教员利用人工智能辅助科研，黉舍和百度智能云结合打造了人工智能驱动的科学研究平台，实现了生成式人工智能与科研场景的连系。基在百度智能云供给的算力、年夜模子开辟东西链等能力，科研人员在化学合成、流体计较、城市科学、法令等优势学科展开研究，获得了一系列冲破功效。
以抗艾滋病病毒（HIV）小份子设计为例，上海交通年夜学人工智能研究院总工程师金耀辉介绍，曩昔挑选先导化合物需要2到3年，基在人工智能驱动的科学研究平台，科研人员2分钟内就生成跨越25万个全新份子，并在30分钟内进一步挑选出172个潜伏有用的份子，年夜幅晋升份子设计的迭代效力。
瞻望
鞭策人工智能驱动的科学研究，释放利用潜力
2023年2月，科技部会同国度天然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项摆设工作，慎密连系数学、物理、化学、天文等根本学科要害问题，环绕新药创制、基因研究、生物育种、新材料研发等重点范畴科研需求，结构前沿科技研发系统，鞭策人材堆积与国际交换合作。
若何鞭策人工智能与科学研究更好融会？
在陈翔看来，数据和模子是两年夜要害身分，“我国锂电池财产蓬勃成长，与电池前沿研究彼此增进，为人工智能研究奠基了深挚的数据根本，这是主要的优势。”
李慧慧暗示，将人工智能利用到作物育种上，我国在一些范畴揭示出强劲的竞争力，但比拟国际进步前辈程度，在高质量数据的堆集、开放同享上仍存在必然差距。“必需更好地整合跨学科、跨团队的数据资本，优化算法机能，并扩年夜人工智能手艺的利用规模。”她建议。
“人工智能手艺更好助力科研，离不开算力支持，需要构建高效不变的人工智能异构算力底座。”杨小康说，黉舍接下来将进级平台能力，尽力首创人工智能与科研场景相连系的立异示范。
受访专家建议，需要增强相干学科与人工智能交叉范畴的复合型人材培育。“可以经由过程鼓动勉励分歧学科布景深度合作，指导展开交叉研究，发现研究的真问题、痛点和困难，释放人工智能利用的潜力。”张强说。
陈翔提示，一些国度在人工智能年夜模子开辟、专用芯片开辟等方面占有主导，鞭策我国“人工智能驱动的科学研究”延续健康成长，还需要尽力补上这些方面的短板。
最近几年来，我国“人工智能驱动的科学研究”成长很快，一些范畴逐步走向国际前沿，不久有望实现更多有价值的冲破。张强/陈翔团队正出力买通从人工智能设计电解液到投入财产利用的完全链条，李慧慧和团队将重点推动作物杂交种基因组选择和情况顺应性猜测模子的开辟。“我们对将来研究布满决定信念。”他们说。
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