研發(fā)科學(xué)計算模型，支持相關(guān)主體建設(shè)科學(xué)智能創(chuàng)新中心，加速人工智能技術(shù)賦能新材料、生物醫(yī)藥、生物育種等領(lǐng)域科學(xué)研究……當(dāng)前，多方正積極部署，探索和推動人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域示范應(yīng)用。
在業(yè)內(nèi)人士看來，當(dāng)前人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究（AI for Science）加速了科學(xué)研究的范式變革，需要進一步加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導(dǎo)，以促進人工智能與科學(xué)研究深度融合、推動資源開放匯聚、提升相關(guān)創(chuàng)新能力。
科研應(yīng)用不斷拓展
在北京材料基因工程高精尖創(chuàng)新中心，一臺臺計算服務(wù)器與先進的材料研發(fā)設(shè)備有序運轉(zhuǎn)，這里正致力于打造面向前沿的共性技術(shù)平臺，并在先進金屬結(jié)構(gòu)材料、高效能源催化材料、可降解醫(yī)用金屬材料等幾類關(guān)鍵材料上開展示范應(yīng)用。
“數(shù)據(jù)是新材料研發(fā)的基礎(chǔ)。”北京材料基因工程高精尖創(chuàng)新中心、國家材料腐蝕與防護科學(xué)數(shù)據(jù)中心張達(dá)威教授告訴記者。以往新材料研究主要以實驗驅(qū)動，又被稱為“試錯式”研究方法，通過改變材料成分、合成手段、工藝參數(shù)等條件制備系列樣品，選出其中性能最合適的材料。如今，“材料基因工程”通過計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和高通量自動化實驗等關(guān)鍵技術(shù)，可實現(xiàn)新材料的快速篩選和材料數(shù)據(jù)的快速積累，大幅提升新材料的研發(fā)效率，促進工程化應(yīng)用。
以耐蝕材料研發(fā)為例，張達(dá)威介紹，材料腐蝕過程機理十分復(fù)雜，考慮溫度、濕度、應(yīng)力等環(huán)境因素，成分、加工、結(jié)構(gòu)等材料因素，科學(xué)家要在成千上萬種組合中篩選最合適的材料配方和工藝。“有了數(shù)據(jù)的支撐，利用人工智能技術(shù)，通過不同的腐蝕預(yù)測模型，對材料性能進行仿真測試，可以快速得到材料在不同環(huán)境下的服役效果，如在高溫高濕強輻射甚至微生物滋生的環(huán)境下，哪些材料具有更好的耐蝕性和更長的壽命?！?/p>
數(shù)智融合加速新材料研發(fā)，離不開計算平臺的支撐。目前，北京材料基因工程高精尖創(chuàng)新中心聯(lián)手浪潮信息打造的材料基因工程先進計算平臺，成為該中心創(chuàng)新變革的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
不僅在新材料研發(fā)，人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究正加速應(yīng)用于物理、化學(xué)、生物、醫(yī)學(xué)等研究領(lǐng)域，成為科學(xué)研究的一種新范式。“AI在推動科研創(chuàng)新、提升研究效率、解決復(fù)雜科學(xué)問題方面的巨大潛力?！彬v訊研究院資深專家袁媛對記者表示，例如AI與基因計算融合已經(jīng)開始進入加速階段，有望在生物育種、醫(yī)療健康、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域開辟廣闊的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景。
“AI驅(qū)動科學(xué)研究，將突破傳統(tǒng)科學(xué)研究能力瓶頸?！睆堖_(dá)威說，以數(shù)據(jù)和計算為支撐，科研人員可以從繁瑣的實驗試錯中解脫出來，讓實驗觀察變成無人實驗，仿真模擬變成現(xiàn)象生成，數(shù)據(jù)驅(qū)動變成數(shù)據(jù)增強，讓“算”出更多科技創(chuàng)新成果成為可能。
政策積極推進
值得一提的是，從部委到地方也在積極推進人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究。
日前，國家數(shù)據(jù)局等部門印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024-2026年）》，其中提出實施“數(shù)據(jù)要素×科技創(chuàng)新”重點行動，包括“以科學(xué)數(shù)據(jù)支撐技術(shù)創(chuàng)新，聚焦生物育種、新材料創(chuàng)制、藥物研發(fā)等領(lǐng)域，以數(shù)智融合加速技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級”等。
2023年上半年，科技部會同國家自然科學(xué)基金委啟動“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項部署工作，緊密結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文等基礎(chǔ)學(xué)科關(guān)鍵問題，圍繞藥物研發(fā)、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)等重點領(lǐng)域科研需求展開，布局前沿科技研發(fā)體系。
與此同時，北京、上海、四川、廣東、浙江等多地也紛紛展開部署。例如《上海市推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施（2023-2025年）》提出，推進科學(xué)智能大模型應(yīng)用。支持相關(guān)主體建設(shè)科學(xué)智能創(chuàng)新中心、算法創(chuàng)新基地等平臺，協(xié)調(diào)算力資源和科研數(shù)據(jù)集，推動科學(xué)智能大模型在生命科學(xué)、工程計算、氣象等領(lǐng)域應(yīng)用，打造科學(xué)研究新范式?！侗本┦写龠M通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》也明確，發(fā)展科學(xué)智能，加速人工智能技術(shù)賦能新材料和創(chuàng)新藥物領(lǐng)域科學(xué)研究。
加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導(dǎo)
不過業(yè)內(nèi)專家也表示，人工智能在我國在科學(xué)研究中雖然取得了顯著的進展，但仍然面臨著多方面的難點，需要加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導(dǎo)，支持相關(guān)主體建設(shè)科學(xué)智能創(chuàng)新中心、協(xié)調(diào)算力資源和科研數(shù)據(jù)集，持續(xù)探索人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域示范應(yīng)用。
袁媛表示，高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、算法的可解釋性、治理和倫理等是當(dāng)下主要難點。其中，深度學(xué)習(xí)等AI模型的決策過程往往不透明，人們常比喻為“黑盒”。在科學(xué)研究中，理解模型的工作機制至關(guān)重要，直接關(guān)系著模型預(yù)測的準(zhǔn)確性以及科學(xué)發(fā)現(xiàn)的有效性。
賽智產(chǎn)業(yè)研究院院長趙剛對記者表示，許多科學(xué)問題具有高度的非線性、多維度和不確定性，需要更多學(xué)科領(lǐng)域的密切合作，需要更精細(xì)、更實時、更多投入來獲取數(shù)據(jù)，需要開發(fā)更強大、更靈活的算法來應(yīng)對復(fù)雜科學(xué)問題。
為進一步支持和促進人工智能在藥物研發(fā)、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)等科研領(lǐng)域的應(yīng)用，袁媛建議，加強數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，推動建立高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)集，推動科學(xué)數(shù)據(jù)有序開放共享，同時確保數(shù)據(jù)的隱私和安全；支持建立產(chǎn)學(xué)研用多方合作機制，將AI前沿科技成果與不同學(xué)科需求緊密結(jié)合，高效解決實際科研難題；加強對AI專業(yè)人才的培養(yǎng)，支持培養(yǎng)與匯聚跨學(xué)科人才，促進不同領(lǐng)域人才的交流與合作。
“下一步，需要全面加強面向科技創(chuàng)新的人工智能生態(tài)建設(shè)?！壁w剛認(rèn)為，一是圍繞國家科技創(chuàng)新的重大領(lǐng)域，加快智能芯片在科研領(lǐng)域應(yīng)用，建設(shè)面向科學(xué)研究和科技創(chuàng)新的智能算力中心，提升我國科研大模型訓(xùn)練和推理總體水平。二是加強高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)集、技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)集建設(shè)，建立科學(xué)數(shù)據(jù)目錄，推動科學(xué)數(shù)據(jù)有序開放共享，鼓勵開源科學(xué)數(shù)據(jù)集建設(shè)，促進各類科學(xué)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。三是加強科研大模型的研發(fā)和應(yīng)用，面向生命科學(xué)、腦科學(xué)、材料科學(xué)等領(lǐng)域研發(fā)場景，開展多學(xué)科數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和融合應(yīng)用，推進跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的交叉研究和協(xié)同創(chuàng)新，促進顛覆式技術(shù)創(chuàng)新。
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