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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年诺贝尔物理学奖以及化学奖授予人工智能相干研究的学者，引发了极年夜的存眷。比年来，我国科学家也在多个领域探索“人工智能驱动的科学研究”，操纵人工智能技能缩短研发周期、下降研发本钱，人工智能技能与科学研究加快交融。
电解液，被称为电池的“血液”，其设计是寻觅到下一代电池的关头之一。然而，电解液质料份子组合浩如烟海，一一挑选效率很是低。借助人工智能手腕，科研职员有了快速开发电解液质料的新方式。
“人工智能驱动的科学研究”因此机械学习为代表的人工智能技能与科学研究深度交融的产品，当前已经成为全世界科学研究的前沿。本年的诺贝尔物理学奖以及化学奖授予人工智能相干研究的学者，评释人工智能在科学研究上的作用愈加显著。
图灵奖患上主、中国科学院院士姚期智比来在腾讯新基石科学基金会以及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”为题入行了分享。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+量子等新技能、新运用将年夜量涌现。
变革
动员科研范式从经验主导向数据驱动转型
跟着新能源工业快速成长，人们对电池机能的要求愈来愈高，而电解液对付电池理论机能的阐扬起着关头作用。清华年夜学化学工程系传授张强与副研究员陈翔互助，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发。
在数据方面，团队开发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，团队开发了领域常识嵌进的电解液年夜模子及软件平台，可以实现亿量级份子空间维度的电解液份子性子快速展望与精准定向设计。陈翔说，基于这些东西，科研职员可以凭据用户需求开发最符合的电解液。
人工智能与科学研究的深度交融，既晋升了人工智能运用程度，也动员了科学研究范式从经验主导向数据驱动转型。
对人工智能技能带来的变化，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觉深切。
“通例育种方式依赖经验，耗时长，且对体现型容易受情况影响性状的改进效率较低。经由过程人工智能算法，科研职员可以或许在育种家入行田间实验前，快速展望作物田间体现，年夜年夜缩短育种周期。”李慧慧说。
全世界约1750个植物种质库保留着超700万份种质资本，受限于阐发东西，许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率以及精度，运用潜力庞大。”李慧慧说。
运用
缩短周期、下降本钱，人工智能赋能科研向深度、广度拓铺
专家暗示，物理、化学、质料等学科，是典范的理论以及试验相连系的领域。结构人工智能驱动的科学研究，有助于加强根本研究的比力上风。
比年来，人工智能技能与科学研究加快交融，正不竭向深度以及广度拓铺。张强先容，2011年摆布，国际上测验考试将人工智能技能用于质料开发。近些年，数据驱动的质料学研究显著提速。
“今朝，人工智能已经经运用到电池研究的各个领域，触及电池事情机理探讨、新质料开发等诸多方面。”张强认为，人工智能在处置海量数据等方面上风显著，与电池理论、试验研究方式入一步连系，将有力推进下一代高比能电池、固态电池、快充电池、宽温域电池等的开发与迭代。
操纵人工智能技能研究锂电池，我国整体上处于国际第一梯队，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发了高比能锂金属电池状况估量与寿命展望的机械学习方式，引导设计了延伸电池使用寿命的方式；中国科学院物理研究所团队与张强/陈翔团队互助，连系机械学习模子与高通量挑选，开发了宽温域电解液新份子。
不仅是质料研发，在生命科学、药物研发、半导体、情况科学等多个领域，科学家都在探索操纵人工智能技能，缩短研发周期、下降研发本钱。
比年来，中国农业科学院加快推动农业科技与人工智能技能交融立异，在生物育种、智能农机设备等领域组建交叉学科团队。现在，李慧慧率领团队致力于开发基于深度学习算法的基因组选择模子、全流程伶俐育种平台等算法东西，入而晋升水稻、玉米、小麦等主粮作物的育种效率。“咱们在伶俐育种上开端取患了一些功效。好比，操纵机械学习以及深度学习算法深度交融基因组、转录组以及表型数据，辨认出节制作物抗逆以及高产的关头基因。”李慧慧说。
推进人工智能与科学研究交融，技能支持平台很首要。上海交通年夜学人工智能研究院常务副院长杨小康说，为匡助更多教员使用人工智能辅助科研，黉舍以及baidu智能云联合打造了人工智能驱动的科学研究平台，实现了天生式人工智能与科研场景的连系。基于baidu智能云提供的算力、年夜模子开发东西链等能力，科研职员在化学合成、流体计较、都会科学、法令等上风学科展开研究，取患了一系列突破功效。
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先容，曩昔挑选先导化合物必要2到3年，基于人工智能驱动的科学研究平台，科研职员2分钟内就天生跨越25万个全新份子，并在30分钟内入一步挑选出172个潜伏有用的份子，年夜幅晋升份子设计的迭代效率。
预测
推进人工智能驱动的科学研究，开释运用潜力
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”专项摆设事情，慎密连系数学、物理、化学、天文等根本学科关头问题，环抱新药创制、基因研究、生物育种、新质料研发等重点领域科研需求，结构前沿科技研发系统，推进人材汇集与国际交流互助。
若何推进人工智能与科学研究更好交融？
在陈翔望来，数据以及模子是两年夜关头身分，“我国锂电池工业蓬勃成长，与电池前沿研究互相促成，为人工智能研究奠基了深挚的数据根本，这是首要的上风。”
李慧慧暗示，将人工智能运用到作物育种上，我国在一些领域展示出强劲的竞争力，但相比国际进步前辈程度，在高质量数据的堆集、开放同享上仍存在必定差距。“必需更好地整合跨学科、跨团队的数据资本，优化算法机能，并扩展人工智能技能的运用范畴。”她建议。
“人工智能技能更好助力科研，离不开算力支持，必要构建高效不乱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，尽力创始人工智能与科研场景相连系的立异示范。
受访专家建议，必要增强相干学科与人工智能交叉领域的复合型人材培育。“可以经由过程鼓动勉励分歧学科布景深度互助，指导展开交叉研究，发明研究的真问题、痛点以及难题，开释人工智能运用的潜力。”张强说。
陈翔提示，一些国度在人工智能年夜模子开发、专用芯片开发等方面盘踞主导，推进我国“人工智能驱动的科学研究”延续康健成长，还必要尽力补上这些方面的短板。
比年来，我国“人工智能驱动的科学研究”成长很快，一些领域逐渐走向国际前沿，不久有看实现更多有价值的突破。张强/陈翔团队正出力买通从人工智能设计电解液到投进工业运用的完备链条，李慧慧以及团队将重点推动作物杂交种基因组选择和情况顺应性展望模子的开发。“咱们对将来研究布满信念。”他们说。
《 人平易近日报 》（ 2024年11月04日 13 版）