上海交大 AI4S 團隊提出「智能化科學(xué)設(shè)施」構(gòu)想，建立跨學(xué)科 AI 科研助手

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原標題：上海交大 AI4S 團隊提出「智能化科學(xué)設(shè)施」構(gòu)想，建立跨學(xué)科 AI 科研助手
關(guān)鍵字：科學(xué),知識產(chǎn)權(quán),模型,設(shè)施,數(shù)據(jù)
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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內(nèi)容摘要：

作者：李寶珠
編輯：三羊
上海交大人工智能研究院 AI for Science 團隊楊小康教授等人，提出一種智能化科學(xué)設(shè)施的建設(shè)構(gòu)想，形成科學(xué)領(lǐng)域大模型、生成式模擬與反演、自主智能無人實驗及大規(guī)?？尚趴蒲袇f(xié)作等創(chuàng)新功能。近年來，人工智能在科研中的應(yīng)用持續(xù)向縱深發(fā)展，同時也在不斷擴張應(yīng)用領(lǐng)域的廣度，從蛋白質(zhì)折疊到新材料發(fā)現(xiàn)，從疾病預(yù)測到預(yù)后診療，從天文探索到自然災(zāi)害分析……AI for Science 多點開花的背后，一方面是國內(nèi)外 AI 企業(yè)面向科學(xué)研究領(lǐng)域的研發(fā)，降低了 AI 工具的使用門檻；另一方面也是科研人員在接納「AI 幫手」的過程中，與其磨合出了高效的協(xié)作模式。
Nature 的一項分析顯示，在 Scopus 數(shù)據(jù)庫中，在標題或摘要中提到人工智能或人工智能相關(guān)關(guān)鍵詞的論文比例，從十年前的 2% 上升到了現(xiàn)在的 8% 。然而，縱觀以谷歌 DeepMind 為代表的科技大廠所發(fā)布的大模型等工具，以及海內(nèi)外高校研究團隊發(fā)表的相關(guān)研究成果，大多是面向特定領(lǐng)域的特定問題，可復(fù)制性不足。
北京大學(xué)智能學(xué)院林宙辰教授此前接受 HyperAI超神經(jīng)專訪時便表示：“目前的 AI 工具缺乏統(tǒng)一性

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