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①多種娛樂(lè)模式玩法

②全新團(tuán)隊(duì)競(jìng)技玩法

③一鍵組隊(duì) 好友開(kāi)黑

④公平競(jìng)技 綠色環(huán)境

⑤逼真場(chǎng)景 極致視聽(tīng)

近年來(lái)，我國(guó)“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”發(fā)展很快，一些領(lǐng)域逐漸走向國(guó)際前沿，不久有望實(shí)現(xiàn)更多有價(jià)值的突破。張強(qiáng)/陳翔團(tuán)隊(duì)正著力打通從人工智能設(shè)計(jì)電解液到投入產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的完整鏈條，李慧慧和團(tuán)隊(duì)將重點(diǎn)推進(jìn)作物雜交種基因組選擇以及環(huán)境適應(yīng)性預(yù)測(cè)模型的開(kāi)發(fā)?！拔覀儗?duì)未來(lái)研究充滿信心?！彼麄冋f(shuō)。

專家表示，物理、化學(xué)、材料等學(xué)科，是典型的理論和實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的領(lǐng)域。布局人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究，有助于增強(qiáng)基礎(chǔ)研究的比較優(yōu)勢(shì)。

李慧慧表示，將人工智能應(yīng)用到作物育種上，我國(guó)在一些領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力，但相比國(guó)際先進(jìn)水平，在高質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累、開(kāi)放共享上仍存在一定差距?！氨仨毟玫卣峡鐚W(xué)科、跨團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)資源，優(yōu)化算法性能，并擴(kuò)大人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍?！彼ㄗh。

隨著新能源產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，人們對(duì)電池性能的要求越來(lái)越高，而電解液對(duì)于電池理論性能的發(fā)揮起著關(guān)鍵作用。清華大學(xué)化學(xué)工程系教授張強(qiáng)與副研究員陳翔合作，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提出了“人工智能設(shè)計(jì)鋰電池電解液”的新方法，實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)電解液的高效設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。

近年來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院加速推進(jìn)農(nóng)業(yè)科技與人工智能技術(shù)融合創(chuàng)新，在生物育種、智能農(nóng)機(jī)裝備等領(lǐng)域組建交叉學(xué)科團(tuán)隊(duì)。如今，李慧慧帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)致力于開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)算法的基因組選擇模型、全流程智慧育種平臺(tái)等算法工具，進(jìn)而提升水稻、玉米、小麥等主糧作物的育種效率?！拔覀?cè)谥腔塾N上初步取得了一些成果。比如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法深度融合基因組、轉(zhuǎn)錄組和表型數(shù)據(jù)，識(shí)別出控制作物抗逆和高產(chǎn)的關(guān)鍵基因?！崩罨刍壅f(shuō)。

“人工智能技術(shù)更好助力科研，離不開(kāi)算力支撐，需要構(gòu)建高效穩(wěn)定的人工智能異構(gòu)算力底座。”楊小康說(shuō)，學(xué)校接下來(lái)將升級(jí)平臺(tái)能力，努力開(kāi)創(chuàng)人工智能與科研場(chǎng)景相結(jié)合的創(chuàng)新示范。

受訪專家建議，需要加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科與人工智能交叉領(lǐng)域的復(fù)合型人才培養(yǎng)?！翱梢酝ㄟ^(guò)鼓勵(lì)不同學(xué)科背景深度合作，引導(dǎo)開(kāi)展交叉研究，發(fā)現(xiàn)研究的真問(wèn)題、痛點(diǎn)和難題，釋放人工智能應(yīng)用的潛力?！睆垙?qiáng)說(shuō)。

以抗艾滋病病毒(HIV)小分子設(shè)計(jì)為例，上海交通大學(xué)人工智能研究院總工程師金耀輝介紹，過(guò)去篩選先導(dǎo)化合物需要2到3年，基于人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究平臺(tái)，科研人員2分鐘內(nèi)就生成超過(guò)25萬(wàn)個(gè)全新分子，并在30分鐘內(nèi)進(jìn)一步篩選出172個(gè)潛在有效的分子，大幅提升分子設(shè)計(jì)的迭代效率。

推動(dòng)人工智能與科學(xué)研究融合，技術(shù)支撐平臺(tái)很重要。上海交通大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長(zhǎng)楊小康說(shuō)，為幫助更多老師使用人工智能輔助科研，學(xué)校和百度智能云聯(lián)合打造了人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了生成式人工智能與科研場(chǎng)景的結(jié)合。基于百度智能云提供的算力、大模型開(kāi)發(fā)工具鏈等能力，科研人員在化學(xué)合成、流體計(jì)算、城市科學(xué)、法律等優(yōu)勢(shì)學(xué)科開(kāi)展研究，取得了一系列突破成果。

2023年2月，科技部會(huì)同國(guó)家自然科學(xué)基金委啟動(dòng)了“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”專項(xiàng)部署工作，緊密結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文等基礎(chǔ)學(xué)科關(guān)鍵問(wèn)題，圍繞新藥創(chuàng)制、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)等重點(diǎn)領(lǐng)域科研需求，布局前沿科技研發(fā)體系，推動(dòng)人才聚集與國(guó)際交流合作。

AYX官方网站電解液，被稱為電池的“血液”，其設(shè)計(jì)是尋找到下一代電池的關(guān)鍵之一。然而，電解液材料分子組合浩如煙海，逐一篩選效率非常低。借助人工智能手段，科研人員有了快速開(kāi)發(fā)電解液材料的新方法。

陳翔提醒，一些國(guó)家在人工智能大模型開(kāi)發(fā)、專用芯片開(kāi)發(fā)等方面占據(jù)主導(dǎo)，推動(dòng)我國(guó)“人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)研究”持續(xù)健康發(fā)展，還需要努力補(bǔ)上這些方面的短板。

圖靈獎(jiǎng)得主、中國(guó)科學(xué)院院士姚期智最近在騰訊新基石科學(xué)基金會(huì)和南方科技大學(xué)共同舉辦的一場(chǎng)青年科學(xué)家論壇上，以“人工智能的科學(xué)視角”為題進(jìn)行了分享。他認(rèn)為，人工智能科學(xué)未來(lái)發(fā)展將呈現(xiàn)兩大趨勢(shì)，一是從弱智能走向通用智能，二是為學(xué)科間的交叉賦能，如具身智能、AI仿生、AI+量子等新技術(shù)、新應(yīng)用將大量涌現(xiàn)。

不僅是材料研發(fā)，在生命科學(xué)、藥物研發(fā)、半導(dǎo)體、環(huán)境科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域，科學(xué)家都在探索利用人工智能技術(shù)，縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本。

利用人工智能技術(shù)研究鋰電池，我國(guó)總體上處于國(guó)際第一梯隊(duì)，一些成果受到科學(xué)界廣泛關(guān)注。比如，電子科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了高比能鋰金屬電池狀態(tài)估計(jì)與壽命預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，指導(dǎo)設(shè)計(jì)了延長(zhǎng)電池使用壽命的方法；中國(guó)科學(xué)院物理研究所團(tuán)隊(duì)與張強(qiáng)/陳翔團(tuán)隊(duì)合作，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型與高通量篩選，開(kāi)發(fā)了寬溫域電解液新分子。

近年來(lái)，人工智能技術(shù)與科學(xué)研究加速融合，正不斷向深度和廣度拓展。張強(qiáng)介紹，2011年左右，國(guó)際上嘗試將人工智能技術(shù)用于材料開(kāi)發(fā)。近些年，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料學(xué)研究顯著提速。

“目前，人工智能已經(jīng)應(yīng)用到電池研究的各個(gè)領(lǐng)域，涉及電池工作機(jī)理探究、新材料開(kāi)發(fā)等諸多方面?！睆垙?qiáng)認(rèn)為，人工智能在處理海量數(shù)據(jù)等方面優(yōu)勢(shì)顯著，與電池理論、實(shí)驗(yàn)研究方法進(jìn)一步結(jié)合，將有力推動(dòng)下一代高比能電池、固態(tài)電池、快充電池、寬溫域電池等的開(kāi)發(fā)與迭代。

全球約1750個(gè)植物種質(zhì)庫(kù)保存著超700萬(wàn)份種質(zhì)資源，受限于分析工具，許多珍貴的遺傳資源尚未得到充分利用。“人工智能輔助的基因組選擇能在幾周內(nèi)分析上百萬(wàn)基因型，極大提升了育種流程效率和精度，應(yīng)用潛力巨大?！崩罨刍壅f(shuō)。

在陳翔看來(lái)，數(shù)據(jù)和模型是兩大關(guān)鍵因素，“我國(guó)鋰電池產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，與電池前沿研究相互促進(jìn)，為人工智能研究奠定了深厚的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這是重要的優(yōu)勢(shì)?！?/p>

在數(shù)據(jù)方面，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了電解液高通量計(jì)算方法與軟件，構(gòu)建了領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋25萬(wàn)種以上的電解液分子結(jié)構(gòu)；在算法方面，團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了領(lǐng)域知識(shí)嵌入的電解液大模型及軟件平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)億量級(jí)分子空間維度的電解液分子性質(zhì)快速預(yù)測(cè)與精準(zhǔn)定向設(shè)計(jì)。陳翔說(shuō)，基于這些工具，科研人員可以根據(jù)用戶需求開(kāi)發(fā)最合適的電解液。

“常規(guī)育種方法依賴經(jīng)驗(yàn)，耗時(shí)長(zhǎng)，且對(duì)表現(xiàn)型容易受環(huán)境影響性狀的改良效率較低。通過(guò)人工智能算法，科研人員能夠在育種家進(jìn)行田間試驗(yàn)前，快速預(yù)測(cè)作物田間表現(xiàn)，大大縮短育種周期?！崩罨刍壅f(shuō)。

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