科学智能(AI4S)全球发展观察与展望.pdf
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1、 科学智能(AI4S)全球发展观察与展望 2023 版 AI for Science Global Outlook 2023 Edition 2 AI4S global outlook 2023 Edition This version is updated on Aug 9,2023 3 AI4S global outlook 2023 Edition 前言:AI for Science 已进入加速涌现期 2022 年底,ChatGPT 横空出世,并以超过 iPhone,微信,抖音等科技产品的速度在短短数周的时间内达到 1 亿用户。在随后的 2023 年,GPT 和其他生成式 AI 技术品类
2、占据了科技讨论的绝对中心。从国内到国外,从几个人的初创企业到十万人的科技巨头,AI 的赛道上摩肩接踵。2022 年的秋天,我们发布的第一版AI for Science 全球发展观察与展望(简称展望),获得了来自各界的认可和支持。在 AI 大发展的 2023 年,各界也在敦促我们对过去一年的发展进行追踪并阐述其如何影响 AI for Science 的发展路径。响应读者的热情,我们决定对展望进行重构,新增一倍的新内容,并对已有内容进行大幅更新,以反映相关技术、产品、产业、政策的演化,并以全新的框架重新梳理 AI for Science 的要素、沿革、展望,并详尽描述其在各行各业的实践。10 年前
3、的耶鲁大学礼堂上,Peter Thiel 说到:“We wanted flying cars,instead we got 140 characters.”10 年后的今天,这句话依然成立。千禧年以来,海量的科学人才涌入互联网科技行业,带来生产和协作方式的变革,创造了巨量的财富。而随着互联网热潮渐渐褪去,人们重新把目光聚焦回科学本身,以及它们所映射的实体经济领域上。科学技术是第一生产力。科技革命的历史波澜壮阔。过去三百年间,科学行进经历过数次系统性危机,正是这些危机的解决才带来了科学的突破,新科学经由新工具的应用和普及,进而带来生产力的大幅提升。时至今日,随着数字化时代的到来,科技创新转化为直
4、接生产力的速度越来越快。面对纷繁复杂的现实世界,虽然数据越来越丰富,但是寻求简单、漂亮的洞见却变得越来越难;各行业的技术专家也深受困扰:控制和设计的自由度越来越多,“炒菜式”的试错和喊口号式的攻坚也越来越难以解决实际问题 此时,AI 来了。从艾伦图灵的系统思考开始,伴随着算法、算力、数据的融合发展,AI 在计算机视觉、自然语言处理,自动驾驶等领域大放异彩。但AI 若想从一套“数据处理”工具,走向更加通用的“智慧”,则无法绕开“科学”这一人类智慧结晶中最精华的一部分。于是,一群人先行者开始探索用 AI 学习科学原理,解决科学问题的路径。他们发现,当下AI 取得成就的本质原因是在算力和数据基础之上
5、算法对高维函数处理能力的大幅提升,这一能力是应对当下系统性危机的关键;他们发现,AI 是驱散Science 各领域的乌云的法宝,AI for Science(AI4S)会是 AI 的下一个主战场,它将极大地拓展Science 和 AI 的边界;他们发现,AI4S 将赋能技术和工业的方方面面,帮助我们加快走完科学研究和技术创新之间的最后一公里,也将帮助科学家从纷乱的自然和社会特征之中抽丝剥茧,发现事物背后作用着的关键规律。AI4S 的未来正在走向流行。AI 求解薛定谔方程、AI求解控制论方程、AI 加速分子模拟、AI 预测蛋白结构、AI 赋能药物和材料设计 在 2022 年版展望发表不到一年的时
6、间中,AI for Science 的发展依然超出了我们的预期:在国内,2023 年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 4 AI4S global outlook 2023 Edition 项目也将 AI for Science 作为人工智能的重要发展方向进行安排。在指南中,部署了“重大科学问题研究的 AI 范式”任务,面向地球科学、空间科学、化学和材料科学、生物医药科学等领域重大科学问题开展创新研究。同时,面向国际竞争激烈的蛋白质结构预测领
7、域,支持国内优势团队开展科研攻关。在平台支撑方面,科技部正在加快推动公共算力开放创新平台建设,将为 AI for Science 发展打造智能算力基座。国际上,Elon Musk 官宣 x.ai,其理念为“建立理解自然规律的人工智能系统(understand the true nature of the universe)”;前谷歌掌门人 Eric Schmidt 宣布捐出 1.48 亿美元 成立 AI for Science 博后奖学金,已布局 9 所大学;微软宣布成立专门的 AI4science 部门;英伟达联合 IIT 发布 AI for Science 公开课程;龙头药企赛诺菲宣布“a
8、ll-in”AI for(life)science;美国能源部联合 5 大国家实验室发布 AI for Science,Energy&Security 先进科研课题指引;OECD 面向全球政策制定者发布 AI in Science 的综述与政策建议.从学界到业界,从产业到政府,从生命科学的 RFDiffusion、到化工领域的 Open Catalyst、到材料科学的 Uni-Mol,各行各业的优秀 AI for Science 应用正在加速涌现,AI for Science 已成燎原之势。AI4S 发展路上也将充满挑战。它呼唤各行各业的人们打破壁垒、凝聚共识、创造连接、形成迭代。拨云见日的路
9、上,真理与泡沫、洞见与偏见差别,均在毫厘之间。站在这个科技革命的时代转角,北京科学智能研究院(AISI)、深势科技、全球最大AI4S 开源社区 DeepModeling 的核心开发者与 AI4S产业实践的先行者,和 AI4S 传播者络绎科学一道,整理了数十家领先企业和科研机构的经验方法,编写成册。道阻且长,行则将至。希望这份 2023 版展望将陪伴每一个关心与关注 AI for Science 的人度过每个春秋,见证这场发生在当下的科技革命,从花开花落走向硕果累累。5 AI4S global outlook 2023 Edition 目录 前言:AI FOR SCIENCE 已进入加速涌现期.
10、3 出品团队.11 PART I:AI FOR SCIENCE 原理与发展框架.12 第一章:AI FOR SCIENCE 的“四梁N柱“.13 1.1 什么是 AI for Science(AI4S).14 1.2 AI与科学研究范式的变迁.16 I.模型驱动:AI 加速计算求解.17 II.数据驱动:AI 处理科学大数据.20 III.模型与数据的融合:AI for Science 的系统工程.21 1.3 大语言模型(LLM):AI 与 Science 共生的桥梁.22 I.AI 作为人与知识交互接口的可能性.22 II.如何评估和提高AI 对科学知识的处理能力.24 III.科学哲学引
11、导我们对 AI 的理解和使用.26 小结:可预见的未来,LLM 无法取代自然科学大模型.28 1.4 AI4S的相关要素.30 I.机器学习算法/预训练模型.31 II.算力基础设施:异构计算/云计算/超算中心.32 III.软硬件数据基础设施.34 IV.科学计算与工业仿真软件.36 V.先进表征手段/科学数据集.39 VI.AI for Science 算法核心:实现物理约束的强弱形式.40 VII.高通量实验/自动化实验室.43 VIII.从小作坊到开放式平台:跨学科复合能力人才与大规模协作.44 IX.长期主义的产业政策与产业资本.46 1.5 AI4S的发展阶段.47 6 AI4S
12、global outlook 2023 Edition I.概念导入期(2016-2021).48 表1.2016-2021 AI4S代表性成果(摘选).49 II.大规模基础设施建设期(2021-2026).50 III.成熟应用期(2026年及以后).51 IV.AI4S的长期愿景是发现新的科学原理.52 1.6 2023版展望核心观点:AI4S“四梁 N 柱”的发展框架与新基建思路.54 I.基本原理与数据驱动的算法模型和软件系统.56 II.高效率、高精度的实验表征系统.60 III.替代文献的数据库与知识库系统.64 IV.高度整合的算力平台系统.69 PART II:AI FOR
13、SCIENCE 的产研实践.73 第二章:AI FOR LIFE SCIENCE 原理与实践.74 2.1 生命科学中的AI4S.75 2.1.1 生命科学走入AI时代.75 2.1.2 AI4S推动生物机理的探索.77 表2:AI4S在多组学中的应用.81 2.1.3 基因+AI4S在靶标发现和精准医疗中的利用.82 2.2 AI4S驱动的药物研发.86 2.2.1 药物研发的现状与挑战.86 2.2.2 AI4S药物研发新范式.89 表3:药物研发流程中的各步骤的挑战和AI4S范式.89 I.靶点蛋白结构解析、功能机理探索和理性设计.93 II.AIGC:基于靶点空间构象的分子设计.100
14、 III.从 Docking 到 FEP:AI增强”靶点-药物配体”亲和力评估与高通量筛选.102 IV.预训练大模型驱动 ADME/T 等药物分子性质预测.105 V.合成预测及自动化实验.107 VI.CMC药剂学优化.107 AI4S实践(1):AIGC 推动蛋白理性设计,David Baker 团队发表 RFDiffusion.109 AI4S实践(2):Uni-RNA 预训练大模型在广泛下游任务达到 SOTA 性能.110 2.2.3 AI4S驱动制药行业的 De Novo Design.112 2.3 合成生物学与现代农业.114 2.3.1 AI4S在合成生物学中的应用实践.11
15、4 2.3.2 AI4S在现代农业的应用.118 7 AI4S global outlook 2023 Edition 第三章:AI FOR MATERIAL SCIENCE 原理与实践.121 3.1 材料研发的核心是建立准确的构效关系.122 图表4:材料研发领域的多尺度问题和AI4S示例.125 AI4S实践(3):深势团队荣获领域最高荣誉“Gordon Bell Prize”;并不断突破极限,实现170亿原子的第一性建模,将分子动力学带入新时代.126 AI4S实践(4):DPA 原子间势能预训练大模型驱动性质预测和新科学发现.128 3.2 金属材料中的AI4S应用.129 3.2.
16、1 合金材料.129 AI4S实践(5):Nature 正刊报道AI4S 助力高熵合金纳米颗粒的设计与工艺仿真.130 AI4S实践(6):DP+CALYPSO自主方案将结构搜索能力提高万倍,助力合金理性研发.131 3.2.2 催化材料.132 AI4S实践(7):Parrinello 团队使用 AI4S 对百年化学工艺“铁催化-哈勃法“进行探究.133 AI4S实践(8):Meta AI+CMU Open Catalyst 项目提供 AI4S“四梁“支柱.135 3.3 高分子材料的AI4S应用.136 AI4S实践(9):聚合物结构和溶液中动态性能数据驱动粗粒度建模.137 3.4 陶瓷
17、和无机材料的AI4S应用.139 3.4.1 陶瓷.139 AI4S实践(10):ACS Nano 收录哈工大团队陶瓷结晶过程模拟仿真算法.140 3.4.2 水泥.142 3.4.3 纳米材料.143 I.人造钻石.144 II.石墨烯.145 III.碳纳米管.146 IV.碳炔.147 V.MXenes二维过渡金属碳化物等衍生材料.147 3.4.4 金属有机框架(MOF).150 AI4S实践(11):IBM Research 使用 AI4S 研究“MOF 捕获CO2”命题,助力绿色未来.151 3.5 复合材料的AI4S应用.152 AI4S实践(12):自然通讯收录Monash大学
18、复合材料原位纳米析出机理研究.153 3.6 AI4S赋能材料研发的 De Novo Design.154 第四章:AI FOR ENERGY SCIENCE 原理与实践.155 4.1 能源行业的现状和挑战.156 8 AI4S global outlook 2023 Edition 4.2 化石能源与AI4S.157 I.AI4S+流体力学/燃烧流体仿真.157 II.AI4S+燃烧反应过程.159 III.AI4S+燃烧污染机理研究.160 IV.AI4S+高能材料.162 表5.燃烧中的科学问题与AI4S实践.164 AI4S科研实践(13):DeepFlame “AI4S原生”的燃烧
19、流体仿真.166 AI4S科研实践(14):自然通讯收录华东师范大学团队航空发动机燃烧反应路径研究.167 4.3 电池与AI4S.168 4.3.1 电池研发的特点:多场景,多尺度,多技术栈.168 4.3.2 AI4S 解决电池研发的”多尺度”与”干湿结合”难题,加快能源新材料开发应用效率.170 表6:主要电池材料体系的理论优势、技术难点和AI4S的实践示例.174 AI4S实践(15):AI4S帮助中科院物理所、字节跳动等开发新型硫化物固态电解质.176 AI4S实践(16):AI4S先进科研平台助力北京大学许审镇组在顶刊JACS发表复杂固态电解质界面 SEI 机理研究.178 AI4
20、S实践(17):三星研究院(SRC-B)使用 AI4S 实现SEI 形成过程超长仿真.179 4.3.3”Beyond Lithium”-AI4S赋能钠电池的基础理论建设.180 AI4S实践(18):Energy Environ.Sci等期刊收录AI4S钠电池固态电解质研究,发现提高核心参数电导率的新理论思路.181 4.4 太阳能与AI4S.182 AI4S实践(19):DeePKS 基于钙钛矿带隙预测的高通量筛选技术路线.185 4.5 核能与AI4S.186 AI4S实践(20):DeepMind 更新其核聚变物理仿真能力,等离子体控制精度高达65%.188 4.6 氢能源与AI4S.
21、189 4.7 热电技术与AI4S.190 4.8 储能技术与AI4S.191 I.化学储能.192 II.热储能.192 第五章:AI FOR ELECTRONIC ENGINEERING&COMPUTER SCIENCE原理与实践 193 5.1 半导体材料与工艺.194 表7:半导体设计与工艺中的AI4S.196 5.1.1“More Moore”-AI4S 为硅半导体先进制程开发提供新工具.197 9 AI4S global outlook 2023 Edition AI4S实践(21):湖南大学利用AI4S方法将半导体掺杂工艺仿真速度提高数万倍.199 AI4S实践(22):ACS
22、Appl.Mater.Interfaces报道原子层沉积(ALD)的化学反应动力学模拟,推动半导体工艺仿真的数字孪生.200 AI4S实践(23):AI4S模拟仿真硅基半导体在太空等极端工况条件下辐照损伤.201 AI4S实践(24):AFM 报道高k材料ZrO2反铁电效应在工况中工作与失效机理.202 5.1.2“More than Moore”-AI4S探索第三代半导体技术路线.203 AI4S实践(25):从量子力学到有限元,多尺度研究 GaN-BAs 高性能功率半导体器件.205 5.2 显示材料.206 AI4S实践(26):Advanced Optical Materials报道基
23、于自然科学大模型的高通量 OLED 材料配方筛选工作流.207 5.3 信息存储和传输.209 AI4S实践(27):AI4S构建二维铁电材料精确力场,为FeRAM的发展增加理论储备.210 5.4“AI设计芯片”与“AI专用芯片”.211 AI4S实践(28):npj Computational Materials收录湖南大学利用非冯架构加速AI分子动力学模拟的工作.213 第六章:AI FOR EARTH&ENVIRONMENTAL SCIENCE 原理与实践.214 6.1 地质学.215 6.1.1 地球物理学(Geophysics).216 AI4S实践(29):自然通讯报道 AI赋
24、能基础科学研究地球内核对地震的影响.217 6.1.2 同位素地球化学(Isotope geochemistry).219 6.2 环境科学.221 6.2.1天气预测.221 AI4S实践(30):从 DeepMind 到华为、AI for Science 不断突破气象预测.222 AI4S实践(31):自然通讯报道AI4S 助力宏观气象现象的微观机理研究.225 6.2.2 污染治理与碳中和.226 AI4S实践(32):Science收录加州大学伯克利团队成果:揭示并模拟影响空气质量和气候的关键原理过程,为解决酸雨等问题提出新理论.229 6.2.3 海水淡化.230 第七章:浅谈AI
25、FOR 工业仿真的机遇.233 7.1 生成式设计.233 AI4S实践(33):Autodesk Research 使用 AIGC 将公共卫生需求融入房屋设计.235 10 AI4S global outlook 2023 Edition 7.2 逆设计/逆问题.236 7.3 设计验证(正向模拟仿真).238 PART III:AI FOR SCIENCE 应用案例和产业观点.241 宁德时代:拥抱 AI4S 攻坚电池、光伏能源新材料.243 中国石化石油化工科学研究院:结合 AI4S 与化工催化场景.248 多氟多:AI4S干湿结合,形成纳电掺杂问题科研生产力.250 金羽新能:AI4S
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