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Drrenew2月前
极客回声No.159AI+MPS科学与智能双向奔赴 arXiv:2509.02661v1 这是一份由美国国家科学基金会(NSF)于2025年3月举办的“人工智能(AI)与数学与物理科学(MPS)未来”研讨会后形成的社区论文。其目标是探讨MPS领域(包括天文学、化学、材料研究、数学科学和物理学)如何最好地利用并促进AI的未来发展。 本文呈现了截至2025年春/夏季,MPS社区对这一快速发展领域的观点摘要和快照。AI与MPS之间的联系正变得日益密不可分;现在是通过一项积极且深思熟虑的战略,加强AI与科学之间的联系的关键时刻,该战略旨在充分发挥AI在科学发现中的潜力,并通过应用基础科学的概念来优化对AI发展的影响力。#科技改变生活 #人工智能 #科普 #科技 #高效学习 本文强调了以下几点: 双向赋能:推动AI+MPS研究的双向发展,即AI加速科学发现,同时MPS领域的研究也能加深对AI的理解。 建立跨学科社区:构建一个跨学科的AI+MPS社区,促进不同领域专家之间的合作。 教育与人才培养:培养AI+MPS领域的教育和人才队伍,确保下一代研究人员具备在AI时代取得成功所需的技能。 追求AI的科学:将科学见解应用于开发对AI模型更深入的理解,并为广泛应用开发更稳健、可解释和准确的AI工具。 建设可扩展的AI基础设施:包括计算资源、数据存档和软件管道,以适应AI在MPS各领域中的快速增长。 降低使用门槛:通过简化资源、促进同行教育和加强沟通,减少人们访问和使用AI工具的障碍。 将领域知识融入AI:通过将领域知识融入AI方法,加速MPS领域的科学发现和AI创新。 本文还讨论了为确保AI生成的科学预测具有鲁棒性、可靠性和适用于高风险科学应用,MPS研究人员正在开发严格的不确定性量化(UQ)、误差估计和分布外检测技术。此外,物理信息神经网络(PINNs)能够利用稀疏或间接数据,准确预测材料行为,如应力场、传热、扩散性、微观结构演化和相分离。 最后,本文呼吁资助机构、教育机构和独立研究人员采取行动,以推进AI+MPS的未来。随着AI变得无处不在,现在是确保MPS领域充分利用并贡献于AI未来的关键时刻。
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