隨著(zhù)人工智能應用的從工日益廣泛，人工智能賦能科學(xué)研究(AI for Science)近年來(lái)在全球迎來(lái)蓬勃發(fā)展，伙伴展現出重塑科技創(chuàng )新的人工巨大潛力。日前在北京舉行的智能助力之路中關(guān)村論壇年會(huì )上，人工智能在科學(xué)研究中的科學(xué)前沿應用成為各界關(guān)注的熱點(diǎn)話(huà)題。專(zhuān)家和業(yè)內人士認為，發(fā)現作為人工智能發(fā)展的從工新前沿，“AI for Science”正快速從實(shí)驗室探索邁向科研主流，伙伴有望引領(lǐng)一場(chǎng)深刻的人工科研范式變革。
人工智能與科研深度融合
催生更多創(chuàng )新突破
近年來(lái)，智能助力之路人工智能已在多個(gè)關(guān)鍵學(xué)科領(lǐng)域實(shí)現突破：AlphaFold2算法準確預測蛋白質(zhì)結構，科學(xué)自動(dòng)化材料研發(fā)平臺“機器化學(xué)家”快速篩選出高性能催化劑，發(fā)現人工智能參與天文圖像處理發(fā)現新的從工星體結構……這些“AI+科研”的實(shí)際案例，不斷拓展著(zhù)人類(lèi)的伙伴知識邊界。
中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布的人工《AI for Science創(chuàng )新圖譜》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)《報告》)顯示，全球科學(xué)家正不斷將機器學(xué)習等人工智能技術(shù)應用于科學(xué)研究各領(lǐng)域。人工智能通過(guò)變革科研范式、提升科研效率，推動(dòng)物理、化學(xué)、生物等基礎學(xué)科前沿突破，在合成生物制造、材料設計等領(lǐng)域催生出一批新技術(shù)模式驅動(dòng)的新興產(chǎn)業(yè)。與此同時(shí)，人工智能與數學(xué)、物理、生命科學(xué)等基礎學(xué)科的交叉融合，為人工智能提供理論基礎與方法論支持，不斷推動(dòng)人工智能理論突破并拓展能力邊界。
在全球AI for Science學(xué)術(shù)研究方面，2019年—2023年間，全球AI for Science論文發(fā)表年均增長(cháng)率為27.2%，各學(xué)科領(lǐng)域論文發(fā)表均呈現逐年遞增趨勢，其中，生命科學(xué)、物理學(xué)和化學(xué)等領(lǐng)域發(fā)表的人工智能應用論文數量最多。中美兩國是當前AI for Science研究大國。近5年間，中國論文發(fā)表超過(guò)10萬(wàn)篇，居全球首位。
北京大學(xué)工學(xué)院特聘研究員、北京科學(xué)智能研究院研究員陳幟團隊展示了AI for Science從科研邁向商業(yè)航天應用的典型案例——“臨界熾核”應用。該應用的核心引擎DeepFlame是首個(gè)集成了AI框架用于反應流高精度數值模擬的高性能、大規模開(kāi)源軟件平臺。
“以朱雀二號火箭為例，我們對‘火箭心臟’即發(fā)動(dòng)機進(jìn)行了全流程數值模擬，實(shí)現從燃料噴注器、燃燒室到外噴羽流場(chǎng)的億級網(wǎng)格仿真，計算精度達工業(yè)應用標準，相較傳統方案實(shí)現了超千倍的加速性能?！标悗媒榻B。
中國科學(xué)技術(shù)信息研究所黨委書(shū)記趙志耘表示，隨著(zhù)模型算法、數據、算力、基礎軟件等創(chuàng )新要素進(jìn)一步開(kāi)放共享，開(kāi)源開(kāi)放的普惠化AI for Science生態(tài)將走向成熟，人工智能賦能科學(xué)研究的門(mén)檻將持續降低，場(chǎng)景的廣度、深度不斷拓展，人工智能與科學(xué)深度融合將催生更多創(chuàng )新與突破。
資源加速整合
推動(dòng)走向“大科研時(shí)代”
盡管AI for Science展現出巨大潛力，但仍面臨現實(shí)挑戰?？蒲袛祿母攉@取成本、格式非標準化、數據敏感性強等問(wèn)題普遍存在，成為制約AI有效應用的難題。
中國科學(xué)院院士鄂維南認為，科研模式的轉型升級能有效幫助科研人員打破學(xué)科之間、理論與實(shí)驗之間、科研與產(chǎn)業(yè)之間的界限，使科學(xué)家有更大的探索空間和更高的探索效率。實(shí)現這個(gè)目標，需要圍繞數據庫、文獻工具、理論方法和模型以及實(shí)驗工具，形成新的科研協(xié)同模式，推動(dòng)走向“大科研時(shí)代”。
算法模型、知識庫、算力平臺和實(shí)驗表征系統是支撐未來(lái)科研范式的核心基座。北京科學(xué)智能研究院副院長(cháng)李鑫宇發(fā)布了新一代科研知識庫與文獻開(kāi)放平臺“科學(xué)導航”，該平臺目前已覆蓋全球1.6億篇文獻，通過(guò)自然語(yǔ)言問(wèn)答式的文獻檢索能力，幫助科研工作者前瞻性開(kāi)展文獻數據和實(shí)驗數據一體化管理，讓科研檢索與管理效率提升了近百倍。
“未來(lái)，我們可以讓人工智能‘讀、算、做’，并將這些原本獨立的步驟形成自主運轉的閉環(huán)?！北本┛茖W(xué)智能研究院院長(cháng)、深勢科技創(chuàng )始人張林峰發(fā)布了Uni-Lab-OS智能實(shí)驗室操作系統。他說(shuō)，該操作系統可以解決傳統實(shí)驗室手工操作低效、設備孤立及數據分散的痛點(diǎn)。這位“AI科學(xué)家”有望助力傳統實(shí)驗室向自動(dòng)化、智能化躍遷，為生物、化學(xué)、環(huán)境、材料等領(lǐng)域增添動(dòng)力，為科研人員節省更多的時(shí)間和精力。
鄂維南表示，隨著(zhù)AI for Science的發(fā)展，在不遠的將來(lái)，我們會(huì )看到科研資源的加速整合?！霸趶V大范圍內構建一個(gè)‘圖書(shū)館’、一個(gè)‘教學(xué)樓’、一個(gè)‘超算中心’、一個(gè)‘實(shí)驗室’，讓AI讀文獻、做計算、做實(shí)驗、做評測，形成融合閉環(huán)?！彼f(shuō)。
培養交叉學(xué)科融合人才
青年科學(xué)家扮演重要角色
《報告》分析了100多個(gè)AI for Science代表性案例的場(chǎng)景分布，發(fā)現AI for Science在生命科學(xué)領(lǐng)域的場(chǎng)景最為豐富。物理領(lǐng)域重點(diǎn)場(chǎng)景則包括量子力學(xué)仿真計算、物理場(chǎng)模擬、光學(xué)計算及核物理等。在化學(xué)領(lǐng)域，分子動(dòng)力學(xué)計算、分子生成、催化劑設計等場(chǎng)景目前關(guān)注度較高。
中國科學(xué)院高能物理研究所研發(fā)的Dr.Sai(賽博士)多智能體協(xié)同系統，實(shí)現了物理分析全流程自動(dòng)化，取得了一系列關(guān)鍵技術(shù)的核心突破。中國科學(xué)院高能物理研究所研究員、計算中心主任齊法制介紹，通過(guò)分層多智能體系統，該系統已成功復現了重要科學(xué)發(fā)現——四夸克粒子Zc(3900)的發(fā)現過(guò)程。目前，賽博士已經(jīng)成為高能物理領(lǐng)域“感知—推理—執行”一體化的專(zhuān)家級科研助手，為粒子物理領(lǐng)域模型發(fā)展奠定基礎。
在“AI for Science”浪潮加速奔向科研前沿的當下，青年科學(xué)家正站在時(shí)代的交匯點(diǎn)，扮演著(zhù)技術(shù)革新與范式轉變的雙重推動(dòng)者角色。
科技部副部長(cháng)龍騰指出，人工智能時(shí)代破解復雜科學(xué)難題，需要科研人員既深鉆人工智能核心技術(shù)，又貫通數學(xué)、物理、生物等基礎科學(xué)邏輯。青年科學(xué)家要主動(dòng)打破學(xué)科邊界，在融合創(chuàng )新中提升科研能力和水平，敢于突破傳統范式，圍繞國家重大需求，瞄準熱點(diǎn)科學(xué)問(wèn)題，深入研究，推動(dòng)形成人工智能與科學(xué)研究雙向賦能的科研新生態(tài)。
近年來(lái)，中國許多高校大力推進(jìn)“AI+X”學(xué)科交叉融合教育，形成多層次、跨領(lǐng)域的創(chuàng )新人才培養體系。例如浙江大學(xué)聯(lián)合復旦大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、上海交通大學(xué)等高校共建全國首個(gè)跨?！癆I+X”微專(zhuān)業(yè)；清華大學(xué)首批已有117門(mén)試點(diǎn)課程、147個(gè)教學(xué)班開(kāi)展人工智能賦能教學(xué)實(shí)踐……與此同時(shí)，一批85后、90后科研人員正在成為AI for Science的先鋒力量。
上海人工智能實(shí)驗室主任、首席科學(xué)家周伯文認為，面向科學(xué)研究的人工智能發(fā)展首先要實(shí)現“通專(zhuān)融合”，科學(xué)研究需要人工智能在研究者、研究工具、研究對象一切關(guān)系的總和上發(fā)揮作用，當這兩個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現后，人工智能將完成質(zhì)的飛躍——從“工具的革命”轉變?yōu)槟軌蛑貥嬁蒲蟹妒?、催生新領(lǐng)域的“革命的工具”，最終引領(lǐng)科學(xué)研究進(jìn)入新時(shí)代。
“實(shí)現AI for Science的發(fā)展目標，需要一支交叉學(xué)科融合和有戰斗力的科研人才梯隊，而優(yōu)秀年輕人正是我們最需要的?！倍蹙S南說(shuō)。(人民日報海外版 記者 劉峣)