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        何水兵:人工智能驅(qū)動(dòng)科研范式變革

        2025-08-14 00:00:00
        信息化建設(shè) 2025年4期
        關(guān)鍵詞:范式實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)域

        從假設(shè)生成、數(shù)據(jù)挖掘,到實(shí)驗(yàn)?zāi)M和知識(shí)提取,AI正在每個(gè)環(huán)節(jié)釋放潛力,不僅能夠加速科學(xué)發(fā)現(xiàn),還拓展了人類(lèi)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的認(rèn)知廣度和深度

        AI按下科研范式變革“加速鍵”

        今年諾貝爾物理獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hinton、化學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給AlphaFold系列模型和RoseTTAFold系列模型開(kāi)發(fā)者,而不是像以往一樣頒發(fā)給有重大發(fā)現(xiàn)的科學(xué)家。這一標(biāo)志性事件將AI推到科學(xué)舞臺(tái)的中央,按下科研范式變革的加速鍵,使全球認(rèn)識(shí)到人工智能對(duì)于科學(xué)的巨大價(jià)值,更預(yù)示著未來(lái)科學(xué)研究活動(dòng)將更加側(cè)重于人工智能與科學(xué)數(shù)據(jù)融合。

        今年春節(jié)期間DeepSeek橫空出世開(kāi)啟了AI for Science的新階段?!禢ature》《Science》連載6篇文章專(zhuān)題報(bào)道DeepSeek,強(qiáng)調(diào)其對(duì)于開(kāi)啟各領(lǐng)域普遍智能的重大意義;同時(shí),DeepSeek陸續(xù)發(fā)布MoE注意力機(jī)制等核心開(kāi)源項(xiàng)目,推動(dòng)科學(xué)界從傳統(tǒng)封閉競(jìng)爭(zhēng)到開(kāi)放共創(chuàng)轉(zhuǎn)變。DeepSeek具有的低成本、高性能、開(kāi)源開(kāi)放特性,為全球科學(xué)家開(kāi)發(fā)科學(xué)模型、降低科研成本、推動(dòng)AI普惠化提供支撐。

        以DeepSeek等生成式大模型為代表的AI技術(shù),憑借其高維復(fù)雜數(shù)據(jù)處理能力和深度推理優(yōu)勢(shì),已融入科學(xué)研究與發(fā)現(xiàn)的各個(gè)階段。在假設(shè)生成與選擇階段,AI可從海量數(shù)據(jù)中快速提煉規(guī)律并生成可驗(yàn)證假設(shè),如谷歌AI co-scientist獨(dú)立提出科學(xué)假設(shè),加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。在數(shù)據(jù)處理與表征階段,AI能夠促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)高效處理和表征,挖掘深層價(jià)值,DeepSeek開(kāi)源的輕量級(jí)數(shù)據(jù)處理工具Smallpond可實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)清洗與管理,同時(shí)避免高昂成本。在實(shí)驗(yàn)?zāi)M與預(yù)測(cè)階段,AI在模擬、優(yōu)化實(shí)驗(yàn),提升資源利用效率方面表現(xiàn)突出,如DeepMind的AlphaMissense模型能夠分析7100萬(wàn)種基因變異,指導(dǎo)優(yōu)化現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn),助力疾病研究。最后,AI還能高效提取、整合跨學(xué)科知識(shí),提升科研效率。之江實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的GeoGPT可自動(dòng)解析百萬(wàn)篇地球科學(xué)論文,并構(gòu)建跨學(xué)科知識(shí)圖譜。從假設(shè)生成、數(shù)據(jù)挖掘,到實(shí)驗(yàn)?zāi)M和知識(shí)提取,AI正在每個(gè)環(huán)節(jié)釋放潛力,不僅能夠加速科學(xué)發(fā)現(xiàn),還拓展了人類(lèi)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題的認(rèn)知廣度和深度。

        AI for Science之江探索

        之江實(shí)驗(yàn)室聚焦“智能計(jì)算”一件事,致力于在算力、數(shù)據(jù)、模型上形成體系化創(chuàng)新。其中,“021”(這個(gè)名字的意思是從無(wú)到有)科學(xué)基礎(chǔ)模型是實(shí)驗(yàn)室今年的首位聯(lián)合攻關(guān)任務(wù),并在021的基礎(chǔ)上持續(xù)迭代GeoGPT、AstroOne等科學(xué)領(lǐng)域模型,最終為模型研發(fā)、科學(xué)家工作空間和科學(xué)智能體的應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

        具體來(lái)看,之江研發(fā)的021科學(xué)基礎(chǔ)模型,其訓(xùn)練語(yǔ)料全面覆蓋Science-Metrix分類(lèi)體系174個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,通過(guò)MoE和推理能力訓(xùn)練,構(gòu)建一個(gè)萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模、具備科學(xué)知識(shí)和推理能力的“文理兼修”模型。該模型支持高可靠科學(xué)假設(shè)生成、強(qiáng)邏輯嚴(yán)謹(jǐn)推理科學(xué)分析、多模態(tài)多尺度科學(xué)規(guī)律揭示,同時(shí)將構(gòu)建科學(xué)基礎(chǔ)模型評(píng)價(jià)體系,服務(wù)全球科學(xué)家使用,推動(dòng)科學(xué)研究范式變革,加速重大科研成果產(chǎn)出。

        以基礎(chǔ)模型為底座,之江實(shí)驗(yàn)室不斷迭代開(kāi)發(fā)科學(xué)領(lǐng)域模型。在地球科學(xué)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)與成果共享難、知識(shí)體系構(gòu)建與更新難、分析工具與技術(shù)滯后等難題制約著地球科學(xué)發(fā)展,亟需形成新的科研范式、研發(fā)新的工具,來(lái)高效智能整合分析海量數(shù)據(jù),支撐跨學(xué)科知識(shí)融合,服務(wù)重大地球科學(xué)發(fā)現(xiàn)。在此背景下,GeoGPT應(yīng)運(yùn)而生,GeoGPT是為地球科學(xué)家量身定制的科研助手,能夠?qū)崿F(xiàn)地學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)問(wèn)答、文獻(xiàn)解析、數(shù)據(jù)抽取和邏輯推理等功能,并支撐形成服務(wù)地學(xué)研究的多種智能體和工具。

        截至目前,GeoGPT已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。包括與DDE創(chuàng)始主席Mike Stephenson教授合作研發(fā)古生物分類(lèi)鍵工具,更精細(xì)全面地構(gòu)建古生物分類(lèi)體系,探究古生態(tài)環(huán)境演變、生物進(jìn)化歷程以及古生物間的親緣關(guān)系;與劉合院士合作構(gòu)建“油氣大腦”,研發(fā)頁(yè)巖油模型,實(shí)現(xiàn)頁(yè)巖油富集區(qū)的識(shí)別預(yù)測(cè)、水力壓裂及新技術(shù)出油方法的推理決策;與中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院地質(zhì)研究所合作構(gòu)建GeoReferencing等智能化工具,通過(guò)可視化方式提供地質(zhì)圖的數(shù)字化和要素信息提取能力,提升成礦有利區(qū)帶預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率;與中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局合作構(gòu)建地質(zhì)圖文生圖工具Agent MapGenerator,通過(guò)利用GIS繪圖軟件和GeoGPT以簡(jiǎn)化現(xiàn)有制圖過(guò)程,提升地質(zhì)圖生成質(zhì)效。之江實(shí)驗(yàn)室在上述場(chǎng)景的探索均取得了較好進(jìn)展,GeoGPT對(duì)地學(xué)領(lǐng)域科研的賦能成效獲得了多方認(rèn)可,并在歐洲地球科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議、國(guó)際地質(zhì)大會(huì)等地學(xué)領(lǐng)域知名學(xué)術(shù)會(huì)議上得到積極評(píng)價(jià)。

        在天文領(lǐng)域,之江實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合中科院國(guó)家天文臺(tái)共同打造AstroOne模型,致力于解決太陽(yáng)耀斑預(yù)測(cè)、銀河系起源演化等科學(xué)問(wèn)題,具備700億參數(shù)規(guī)模,通過(guò)天文學(xué)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集測(cè)試,AstroOne是當(dāng)前天文知識(shí)能力最強(qiáng)的大語(yǔ)言模型,為促進(jìn)學(xué)科交叉、加速天文發(fā)現(xiàn)做出重要貢獻(xiàn)。

        最后,可以從以下三個(gè)角度來(lái)看AI在科學(xué)研究方面作出的貢獻(xiàn):一是科學(xué)視角,當(dāng)必要的AI基礎(chǔ)設(shè)施到位,科學(xué)家研究能力將得到極大擴(kuò)展,使得新的科學(xué)“登月計(jì)劃”成為可能;二是生產(chǎn)視角,AI將全面提升科技創(chuàng)新效率,科研將轉(zhuǎn)變?yōu)榇笠?guī)模有組織的方式,并將深刻重塑生產(chǎn)關(guān)系;三是場(chǎng)景視角,AI將推動(dòng)傳統(tǒng)模型由文科模型逐步變得更加智能、理性、擁有更強(qiáng)的邏輯推理能力,從而逐步向理科模型轉(zhuǎn)換,這意味著AI將顛覆千行百業(yè)。

        (本文根據(jù)之江實(shí)驗(yàn)室副主任何水兵在“AI進(jìn)化論——如何推動(dòng)DeepSeek賦能千行百業(yè)”圓桌會(huì)上現(xiàn)場(chǎng)發(fā)言整理摘編。)

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