2024年4月16日下午,大模型与深度学习技术论坛成功举办,其中演讲嘉宾田永鸿(北京大学(深圳)信息工程学院,鹏城实验室 网络智能研究部&云脑研究所)提到了AI for Science这个概念,中文释义是人工智能驱动的科学研究,以及介绍了北大团队如鄂维南教授(北京大学教授、中国科学院院士)对于AI for Science的成果和规划。
JAEALOT
2024年4月17日
2024年4月16日,Create 2024百度AI开发者大会在大湾区深圳举办,捷易科技作为嘉宾参与。会上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏发表了“人人都是开发者”的主题演讲,他表示,AI正在掀起一场创造力革命,未来开发应用就像拍个短视频一样简单,人人都是开发者,人人都是创造者。
当天下午,大模型与深度学习技术论坛成功举办,其中演讲嘉宾田永鸿(北京大学(深圳)信息工程学院,鹏城实验室 网络智能研究部&云脑研究所)提到了AI for Science这个概念,中文释义是人工智能驱动的科学研究,以及介绍了北大团队如鄂维南教授(北京大学教授、中国科学院院士)对于AI for Science的成果和规划。
田老师指出,人工智能正在改变基础科学的研究范式,科学家可以利用大规模人工智能基础模型来解决科学难题。北大启动AI4S研究支撑平台建设。
2023年3月,国家科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)专项部署工作,布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目也将“人工智能驱动的科学研究”作为人工智能的重要发展方向进行安排。
2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》阐述道:“如果我们能明智地采取行动,制定合适的监管措施,并适当支持 AI 在解决科学最紧迫问题方面的创新应用,AI 就有可能彻底改变科学过程。这样的愿景,我们称之为 AI for Science。我们期待一个由AI驱动的未来,在这个未来,AI 工具可以解放我们从繁琐乏味和耗时的劳动中,同时引导我们进行创新性的发明和发现,促使本应需要几十年的突破提前实现。”
在科研活动中,如材料研究、生物制药研究等,存在很多共性,理论上用的物理模型和基本原理,是有限的、有共性的,研究中用的实验手段亦如是。人工智能技术发展至今,能让我们将这些共性的工具串联起来,从整体角度看待科研,大幅提高科研效率。“人工智能驱动的科学研究”有可能推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。
“AI for Science人工智能驱动的科学研究”既需要计算机、数据科学、材料、化学、生物等学科的交叉融合,同时也需要数学、物理等基础学科进行更加深入的理论构建和算法设计,是一个学科与知识体系大重构的过程。
这也就是为什么AI for Science这个概念能够一下子让科学家及科研人员兴奋的原因,能够颠覆传统物理学等基础学科的传统方法论,从模型角度全方位进行计算活动,高效率帮助分析和解决科学活动。
目前,国家正大力推行人工智能+以及高质量算力发展政策,随着AI for Science的发展,企业和院校科研将会硕果累累,人工智能应用场景更加成熟。
我们深知,算力是人工智能科研和应用的基础,能够帮助科研单位在科学计算、大模型训练、图形视频处理、云游戏等一系列AI for Science场景更好地提升和加速发展。
捷智算将会在各大平台(包括捷智算平台)积极提供高质量、性价比的算力租赁业务。
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