近日，一份深度探讨大模型时代下人工智能在科学领域应用的专题报告《大模型时代下的AI for Science》正式发布，该报告详尽阐述了64页内容，揭示了AI技术如何重塑科学研究的面貌。
报告指出，人类文明的进步始终伴随着科学技术的飞跃。从实验到计算，再到理论，科学研究范式不断演变，但依旧面临诸多挑战。此时，人工智能的崛起为这些难题提供了新的解决途径。例如，在分子模拟领域，传统力场计算方法往往难以平衡精度与效率，而AI方法如深度势能模型，通过融合物理建模、人工智能与高性能计算技术，能够以较低的计算成本达到接近第一性原理计算的精度，有效解决了“维数灾难”问题。数据驱动模式在蛋白质三维结构预测等方面也取得了显著成果。
随着AI for Science（AI4S）进入应用落地阶段，其基础设施的建设日益完善，包括支撑国家战略需求的各领域工业应用软件、基本原理与模型算法软件系统、实验表征方法、算力平台以及数据库与知识库等。这些基础设施为AI4S的广泛应用奠定了坚实基础。
报告以二维材料缺陷检测为例，详细展示了AI在科研中的应用流程，包括数据收集、模型训练、推理等环节。同时，报告还提及了自动化、高通量实验平台的发展，以及存算一体分子动力学专用芯片的开发，这些创新技术进一步提升了AI在科研领域的效率和准确性。
报告强调了构建智能化文献知识库的重要性。以Uni-SMART多模态大模型为例，该模型能够显著提升科研信息获取效率，为科研人员提供更加便捷、高效的知识服务。同时，AI4S课程体系的建设也在不断推进，旨在培养更多具备AI与科学素养的复合型人才。
在报告的最后部分，展示了AI4S在不同科研领域的应用案例，包括化学、物理、生物等多个方面。这些案例充分展示了AI技术在提升科研效率、加速科学发现方面的巨大潜力。
整体而言，《大模型时代下的AI for Science》报告为我们描绘了一幅充满希望的未来图景，在这个图景中，人工智能与科学研究的深度融合将推动人类文明的持续进步。
