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重点：
AI的5大科学潜力；
1.知识：帮助搜知识和写论文
2.数据：帮助处理数据：处理无关噪声、从图片（非结构化）扒数据整理（结构化）
3.实验：帮助做模拟仿真实验
4.建模：帮助进行复杂的数学建模与计算（这个我感受过）
目前GPT4o和kimi-math都可以，可以向他提问XX情况如何数学建模
5.遍历：方便遍历大规模搜索空间来解决问题：找到抗生素小H
这篇文章讨论了人工智能（AI）在科学研究中的应用和影响，特别是DeepMind最近发布的36页报告中提到的AI在科学领域的指数级增长。以下是文章的主要内容总结：
- AI在科学领域的转变：AI的重点将从日常使用转向科学领域，以加速科学和工程的发现。
- AI对科学的影响：AI的使用正在改变科学家获取和传递知识的方式，生成和提取大型科学数据集，模拟和指导复杂实验，建模复杂系统及其组件之间的相互作用，以及为大规模搜索空间问题提出解决方案。
- AI加速科学创新的黄金时代：AI的应用正在促进新的科学发现，例如AlphaFold 2在蛋白质结构预测方面的成就。
- 五大机遇：
- 知识——改变科学家获取和传递知识的方式
- 科学家需要掌握日益增长的专业化知识体系，而AI可以帮助他们处理这种“知识负担”。
- AI可以帮助从大量文献中快速提取信息，使科学家能够专注于更高层次的分析和创新。
- 通过自然语言处理技术，AI可以使科学知识更易于公众理解和获取，拉近公众与前沿科学的距离。
- 数据——生成、提取和标注大型科学数据集
- AI可以帮助减少科学数据中的噪声和错误，提高数据质量。
- 利用AI的多模态能力，可以从非结构化数据中提取信息，并将其转化为结构化数据集。
- AI还可以生成新的合成科学数据，为科学研究提供额外的数据资源。
- 实验——模拟、加速并指导复杂实验
- AI可以通过模拟来加速实验进程，减少实验成本和时间。
- 在无法进行实验的情况下，AI可以提供模拟实验的结果，指导实际的实验设计。
- AI可以帮助优化实验条件，提高实验的成功率和效率。
- 模型——建模复杂系统及其组件之间的相互作用
- 传统方程模型在模拟复杂系统时可能不够有效，而AI可以从复杂数据中挖掘规律。
- AI可以帮助预测和控制动态性、随机性系统，如天气预测、气候变化等。
- AI丰富而非取代传统的复杂系统建模，通过模拟个体行为者之间的交互来理解更大、更复杂的系统。
- 解决方案——为大规模搜索空间问题提出解决方案
- 许多科学问题涉及庞大的潜在解决方案空间，传统方法难以遍历。
- AI可以探索这些庞大的搜索空间，并快速聚焦于最有可能的解决方案。
- AI在解决数学问题、设计新分子、优化算法等方面展现出巨大潜力，能够发现传统方法难以触及的解决方案。
- AI科学家与AI赋能的科学家：AI的最大效益将来自于将其应用于能够突显其相对优势的场景中，而不是自动化人类科学家已经擅长的任务。
- 关键要素：文章还探讨了实现“AI for Science”的几个关键因素，包括问题选择、模型评估、计算资源、数据、组织模式设计、跨学科合作、采用和合作。
- AI for Science生产函数：展示了如何利用AI推动科学研究和创新的不同阶段以及需要关注的核心内容。
- 合作的重要性：科学AI的发展需要多领域协作，特别是公共和私营部门之间的合作。
文章强调了AI在科学研究中的潜力，以及如何通过跨学科合作和有效的组织模式来最大化这种潜力。同时，也提到了在实现AI for Science的过程中需要考虑的挑战，包括计算资源的平衡、数据的获取和维护、以及模型的评估和采用。
- Author:牛 牛
- URL:https://www.niuniu2077.cc/post/16f7bc65-b8f4-8026-b325-c27f9811665a
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