挖掘智能制造技术方向论文(【论文解读】人工智能时代的科学发现)

一、简要介绍

人工智能（AI）正越来越多地融入到科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家产生假设、设计实验、收集和解释大型数据集，并获得仅使用传统的科学方法可能无法获得的见解。

在这里，论文研究了过去十年的突破，包括自我监督学习，它允许模型在大量的未标注的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用关于科学数据结构的知识来提高模型的准确性和有效性。生成型人工智能方法可以通过分析不同的数据模式，包括图像和序列在内的各种数据模式来创建设计，如小分子药物和蛋白质。论文将讨论这些方法如何帮助科学家完成整个科学过程，以及尽管取得了这些进展，但仍然存在的核心问题。人工智能工具的开发人员和用户都需要更好地了解这些方法何时需要改进，而数据质量和管理不善所带来的挑战仍然存在。这些问题跨越了科学学科，需要开发基本的算法方法，有助于科学理解或自主获取它，使其成为人工智能创新的关键重点领域。

二、研究背景

通过如何收集、转化和理解数据，为形成科学的见解和理论奠定了基础。2010年代初深度学习的兴起大大扩大了这些科学发现过程的范围和雄心。人工智能（AI）越来越多地跨科学学科用于集成大量数据集、细化测量、指导实验、探索与数据兼容的理论空间，并提供与科学工作流程集成的可操作和可靠的模型。

数据收集和分析是科学理解和发现的基础，这是科学的两个中心目标，而定量方法和新兴技术，从显微镜等物理仪器到bootstr