当人工智能与科学研究“碰撞”ღ★★✿，能产生多大的能量？前不久ღ★★✿，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖授予人工智能相关研究的学者ღ★★✿，引起了极大的关注ღ★★✿。近年来ღ★★✿，我国科学家也在多个领域探索“人工智能驱动的科学研究”ღ★★✿，利用人工智能技术缩短研发周期ღ★★✿、降低研发成本ღ★★✿，人工智能技术与科学研究加速融合ღ★★✿。

　　电解液ღ★★✿，被称为电池的“血液”ღ★★✿，其设计是寻找到下一代电池的关键之一ღ★★✿。然而ღ★★✿，电解液材料分子组合浩如烟海ღ★★✿，逐一筛选效率非常低ღ★★✿。借助人工智能手段ღ★★✿，科研人员有了快速开发电解液材料的新方法ღ★★✿。

　　“人工智能驱动的科学研究”是以机器学习为代表的人工智能技术与科学研究深度融合的产物ღ★★✿，当前已成为全球科学研究的前沿ღ★★✿。今年的诺贝尔物理学奖和化学奖授予人工智能相关研究的学者ღ★★✿，表明人工智能在科学研究上的作用越发显著ღ★★✿。

　　图灵奖得主ღ★★✿、中国科学院院士姚期智最近在腾讯新基石科学基金会和南方科技大学共同举办的一场青年科学家论坛上ღ★★✿，以“人工智能的科学视角”为题进行了分享ღ★★✿。他认为ღ★★✿，人工智能科学未来发展将呈现两大趋势ღ★★✿，一是从弱智能走向通用智能ღ★★✿，二是为学科间的交叉赋能ღ★★✿，如具身智能ღ★★✿、AI仿生ღ★★✿、AI+量子等新技术ღ★★✿、新应用将大量涌现ღ★★✿。

　　随着新能源产业快速发展ღ★★✿，人们对电池性能的要求越来越高ღ★★✿，而电解液对于电池理论性能的发挥起着关键作用ღ★★✿。清华大学化学工程系教授张强与副研究员陈翔合作ღ★★✿，带领团队提出了“人工智能设计锂电池电解液”的新方法ღ★★✿，实现了先进电解液的高效设计开发ღ★★✿。

　　在数据方面ღ★★✿，团队开发了电解液高通量计算方法与软件九游老哥俱乐部官方网站ღ★★✿，构建了领先的数据库ღ★★✿，涵盖25万种以上的电解液分子结构ღ★★✿；在算法方面ღ★★✿，团队开发了领域知识嵌入的电解液大模型及软件平台ღ★★✿，可以实现亿量级分子空间维度的电解液分子性质快速预测与精准定向设计ღ★★✿。陈翔说ღ★★✿，基于这些工具ღ★★✿，科研人员可以根据用户需求开发最合适的电解液ღ★★✿。

　　人工智能与科学研究的深度融合ღ★★✿，既提升了人工智能应用水平ღ★★✿，也带动了科学研究范式从经验主导向数据驱动转型ღ★★✿。

　　对人工智能技术带来的变革ღ★★✿，中国农业科学院作物科学研究所研究员ღ★★✿、国家南繁研究院副院长李慧慧同样感受深切ღ★★✿。

　　“常规育种方法依赖经验ღ★★✿，耗时长ღ★★✿，且对表现型容易受环境影响性状的改良效率较低ღ★★✿。通过人工智能算法ღ★★✿，科研人员能够在育种家进行田间试验前ღ★★✿，快速预测作物田间表现ღ★★✿，大大缩短育种周期ღ★★✿。”李慧慧说ღ★★✿。

　　全球约1750个植物种质库保存着超700万份种质资源ღ★★✿，受限于分析工具ღ★★✿，许多珍贵的遗传资源尚未得到充分利用ღ★★✿。“人工智能辅助的基因组选择能在几周内分析上百万基因型九游老哥俱乐部官方网站ღ★★✿，极大提升了育种流程效率和精度ღ★★✿，应用潜力巨大ღ★★✿。”李慧慧说ღ★★✿。

　　专家表示好神途ღ★★✿，物理ღ★★✿、化学ღ★★✿、材料等学科ღ★★✿，是典型的理论和实验相结合的领域ღ★★✿。布局人工智能驱动的科学研究ღ★★✿，有助于增强基础研究的比较优势ღ★★✿。

　　近年来ღ★★✿，人工智能技术与科学研究加速融合ღ★★✿，正不断向深度和广度拓展ღ★★✿。张强介绍ღ★★✿，2011年左右ღ★★✿，国际上尝试将人工智能技术用于材料开发ღ★★✿。近些年ღ★★✿，数据驱动的材料学研究显著提速ღ★★✿。

　　“目前ღ★★✿，人工智能已经应用到电池研究的各个领域ღ★★✿，涉及电池工作机理探究ღ★★✿、新材料开发等诸多方面ღ★★✿。”张强认为ღ★★✿，人工智能在处理海量数据等方面优势显著ღ★★✿，与电池理论ღ★★✿、实验研究方法进一步结合ღ★★✿，将有力推动下一代高比能电池ღ★★✿、固态电池ღ★★✿、快充电池ღ★★✿、宽温域电池等的开发与迭代ღ★★✿。

　　利用人工智能技术研究锂电池ღ★★✿，我国总体上处于国际第一梯队ღ★★✿，一些成果受到科学界广泛关注好神途ღ★★✿。比如ღ★★✿，电子科技大学团队开发了高比能锂金属电池状态估计与寿命预测的机器学习方法ღ★★✿，指导设计了延长电池使用寿命的方法ღ★★✿；中国科学院物理研究所团队与张强/陈翔团队合作ღ★★✿，结合机器学习模型与高通量筛选ღ★★✿，开发了宽温域电解液新分子ღ★★✿。

　　不仅是材料研发ღ★★✿，在生命科学ღ★★✿、药物研发ღ★★✿、半导体ღ★★✿、环境科学等多个领域ღ★★✿，科学家都在探索利用人工智能技术ღ★★✿，缩短研发周期ღ★★✿、降低研发成本ღ★★✿。

　　近年来ღ★★✿，中国农业科学院加速推进农业科技与人工智能技术融合创新ღ★★✿，在生物育种ღ★★✿、智能农机装备等领域组建交叉学科团队ღ★★✿。如今ღ★★✿，李慧慧带领团队致力于开发基于深度学习算法的基因组选择模型ღ★★✿、全流程智慧育种平台等算法工具ღ★★✿，进而提升水稻ღ★★✿、玉米ღ★★✿、小麦等主粮作物的育种效率ღ★★✿。“我们在智慧育种上初步取得了一些成果ღ★★✿。比如ღ★★✿，利用机器学习和深度学习算法深度融合基因组ღ★★✿、转录组和表型数据ღ★★✿，识别出控制作物抗逆和高产的关键基因ღ★★✿。”李慧慧说ღ★★✿。

　　推动人工智能与科学研究融合ღ★★✿，技术支撑平台很重要ღ★★✿。上海交通大学人工智能研究院常务副院长杨小康说ღ★★✿，为帮助更多老师使用人工智能辅助科研ღ★★✿，学校和百度智能云联合打造了人工智能驱动的科学研究平台ღ★★✿，实现了生成式人工智能与科研场景的结合ღ★★✿。基于百度智能云提供的算力好神途ღ★★✿、大模型开发工具链等能力ღ★★✿，科研人员在化学合成ღ★★✿、流体计算ღ★★✿、城市科学ღ★★✿、法律等优势学科开展研究ღ★★✿，取得了一系列突破成果ღ★★✿。

　　以抗艾滋病病毒（HIV）小分子设计为例ღ★★✿，上海交通大学人工智能研究院总工程师金耀辉介绍ღ★★✿，过去筛选先导化合物需要2到3年ღ★★✿，基于人工智能驱动的科学研究平台ღ★★✿，科研人员2分钟内就生成超过25万个全新分子ღ★★✿，并在30分钟内进一步筛选出172个潜在有效的分子ღ★★✿，大幅提升分子设计的迭代效率ღ★★✿。

　　2023年2月好神途ღ★★✿，科技部会同国家自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作ღ★★✿，紧密结合数学ღ★★✿、物理ღ★★✿、化学ღ★★✿、天文等基础学科关键问题ღ★★✿，围绕新药创制ღ★★✿、基因研究ღ★★✿、生物育种ღ★★✿、新材料研发等重点领域科研需求ღ★★✿，布局前沿科技研发体系ღ★★✿，推动人才聚集与国际交流合作ღ★★✿。

　　在陈翔看来ღ★★✿，数据和模型是两大关键因素ღ★★✿，“我国锂电池产业蓬勃发展ღ★★✿，与电池前沿研究相互促进ღ★★✿，为人工智能研究奠定了深厚的数据基础ღ★★✿，这是重要的优势ღ★★✿。”

　　李慧慧表示ღ★★✿，将人工智能应用到作物育种上ღ★★✿，我国在一些领域展现出强劲的竞争力ღ★★✿，但相比国际先进水平ღ★★✿，在高质量数据的积累ღ★★✿、开放共享上仍存在一定差距好神途ღ★★✿。“必须更好地整合跨学科ღ★★✿、跨团队的数据资源ღ★★✿，优化算法性能ღ★★✿，并扩大人工智能技术的应用范围ღ★★✿。”她建议ღ★★✿。

　　“人工智能技术更好助力科研ღ★★✿，离不开算力支撑九游老哥俱乐部官方网站ღ★★✿，需要构建高效稳定的人工智能异构算力底座ღ★★✿。”杨小康说ღ★★✿，学校接下来将升级平台能力ღ★★✿，努力开创人工智能与科研场景相结合的创新示范ღ★★✿。

　　受访专家建议ღ★★✿，需要加强相关学科与人工智能交叉领域的复合型人才培养ღ★★✿。“可以通过鼓励不同学科背景深度合作ღ★★✿，引导开展交叉研究九游老哥俱乐部官方网站ღ★★✿，发现研究的真问题ღ★★✿、痛点和难题ღ★★✿，释放人工智能应用的潜力ღ★★✿。”张强说ღ★★✿。

　　陈翔提醒ღ★★✿，一些国家在人工智能大模型开发九游老哥俱乐部官方网站ღ★★✿、专用芯片开发等方面占据主导ღ★★✿，推动我国“人工智能驱动的科学研究”持续健康发展ღ★★✿，还需要努力补上这些方面的短板ღ★★✿。

　　近年来好神途ღ★★✿，我国“人工智能驱动的科学研究”发展很快ღ★★✿，一些领域逐渐走向国际前沿ღ★★✿，不久有望实现更多有价值的突破ღ★★✿。张强/陈翔团队正着力打通从人工智能设计电解液到投入产业应用的完整链条ღ★★✿，李慧慧和团队将重点推进作物杂交种基因组选择以及环境适应性预测模型的开发ღ★★✿。“我们对未来研究充满信心ღ★★✿。”他们说ღ★★✿。

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