研發(fā)科學計算模型，支持相關主體建設科學智能創(chuàng)新中心，加速人工智能技術(shù)賦能新材料、生物醫(yī)藥、生物育種等領域科學研究……當前，多方正積極部署，探索和推動人工智能在科學研究領域示范應用。
在業(yè)內(nèi)人士看來，當前人工智能驅(qū)動的科學研究（AI for Science）加速了科學研究的范式變革，需要進一步加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導，以促進人工智能與科學研究深度融合、推動資源開放匯聚、提升相關創(chuàng)新能力。
科研應用不斷拓展
在北京材料基因工程高精尖創(chuàng)新中心，一臺臺計算服務器與先進的材料研發(fā)設備有序運轉(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鍵材料上開展示范應用。
“數(shù)據(jù)是新材料研發(fā)的基礎?！北本┎牧匣蚬こ谈呔鈩?chuàng)新中心、國家材料腐蝕與防護科學數(shù)據(jù)中心張達威教授告訴記者。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，促進工程化應用。
以耐蝕材料研發(fā)為例，張達威介紹，材料腐蝕過程機理十分復雜，考慮溫度、濕度、應力等環(huán)境因素，成分、加工、結(jié)構(gòu)等材料因素，科學家要在成千上萬種組合中篩選最合適的材料配方和工藝?！坝辛藬?shù)據(jù)的支撐，利用人工智能技術(shù)，通過不同的腐蝕預測模型，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)新變革的關鍵基礎設施。
不僅在新材料研發(fā)，人工智能驅(qū)動的科學研究正加速應用于物理、化學、生物、醫(yī)學等研究領域，成為科學研究的一種新范式?！癆I在推動科研創(chuàng)新、提升研究效率、解決復雜科學問題方面的巨大潛力。”騰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)藥等領域開辟廣闊的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)應用前景。
“AI驅(qū)動科學研究，將突破傳統(tǒng)科學研究能力瓶頸?！睆堖_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基金委啟動“人工智能驅(qū)動的科學研究”專項部署工作，緊密結(jié)合數(shù)學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題，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，推進科學智能大模型應用。支持相關主體建設科學智能創(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，推動科學智能大模型在生命科學、工程計算、氣象等領域應用，打造科學研究新范式?！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)展科學智能，加速人工智能技術(shù)賦能新材料和創(chuàng)新藥物領域科學研究。
加強系統(tǒng)布局和統(tǒng)籌指導
不過業(yè)內(nèi)專家也表示，人工智能在我國在科學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，支持相關主體建設科學智能創(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研究領域示范應用。
袁媛表示，高質(zhì)量數(shù)據(jù)獲取、算法的可解釋性、治理和倫理等是當下主要難點。其中，深度學習等AI模型的決策過程往往不透明，人們常比喻為“黑盒”。在科學研究中，理解模型的工作機制至關重要，直接關系著模型預測的準確性以及科學發(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，許多科學問題具有高度的非線性、多維度和不確定性，需要更多學科領域的密切合作，需要更精細、更實時、更多投入來獲取數(shù)據(jù)，需要開發(fā)更強大、更靈活的算法來應對復雜科學問題。
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)等科研領域的應用，袁媛建議，加強數(shù)據(jù)的標準化，推動建立高質(zhì)量科學數(shù)據(jù)集，推動科學數(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)學研用多方合作機制，將AI前沿科技成果與不同學科需求緊密結(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)與匯聚跨學科人才，促進不同領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?！壁w剛認為，一是圍繞國家科技創(chuàng)新的重大領域，加快智能芯片在科研領域應用，建設面向科學研究和科技創(chuàng)新的智能算力中心，提升我國科研大模型訓練和推理總體水平。二是加強高質(zhì)量科學數(shù)據(jù)集、技術(shù)創(chuàng)新數(shù)據(jù)集建設，建立科學數(shù)據(jù)目錄，推動科學數(shù)據(jù)有序開放共享，鼓勵開源科學數(shù)據(jù)集建設，促進各類科學數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。三是加強科研大模型的研發(fā)和應用，面向生命科學、腦科學、材料科學等領域研發(fā)場景，開展多學科數(shù)據(jù)關聯(lián)分析和融合應用，推進跨學科、跨領域的交叉研究和協(xié)同創(chuàng)新，促進顛覆式技術(shù)創(chuàng)新。
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