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中国科学院院士、复旦大学校长、复旦大学上海医学院院长金力表示,AI for Science(科学智能,以下简称:AI4S)是推动科学研究范式变革、实现科技原始创新策源的利器,拥有引爆产业创新核爆点的巨大潜能。如何掌握“利器”、引爆变革,复旦大学走出自己的路径——聚焦科学数据,建设高质量科学数据中心,打造开放共享数据生态;全面推动科学研究“数据+机理”融合双驱动;打造科学智能软硬件工具,以点状突破引发系统性变革;持续打造三链融合的科学智能创新生态,构建AI+融合创新人才培养新格局。
中国科学院院士、北京大数据研究院院长鄂维南表示,科学研究的基本方法可分为数据驱动和基本原理驱动两种。尽管电子计算机和算法的出现,大规模实现了直接用基本原理解决实际问题,但依然存在诸多问题。如今,AI的发展赋能了理论方法,大大增强应用基本原理的能力。他提倡,打造全球化科学计算开源社区,构筑AI4S学术生态,共同定义科学计算未来。
主题演讲环节,固高科技董事长、XbotPark机器人基地创始人、香港科技大学电子与计算机工程学系教授李泽湘指出,要推动新工科教育来发掘具有创新创业潜力的学生,从而构建一个端到端,高质量,高效率的科创生态体系。他介绍了爱迪生模式、飞兆模式、斯坦福模式、弗劳恩霍夫模式等历史上重要的科学创新模式,指出科创新模式是突破中等收入陷阱的新质生产力。
晶泰科技联合创始人兼首席执行官、张江AI新药研发联盟联席主席马健从科学哲学视角分享对AI4S的见解。他表示,从还原论角度看,科学家可通过演绎推导的方式对许多复杂现象层层解释。即使再复杂的生物学现象,也没有超出量子物理的描述范畴。AI工具的出现为科学探索提供新的可能,在AI应用方面,数据可及性和质量十分重要,期待与大家携手打造面向未来的数据收集基础设施。
英国皇家工程院外籍院士、欧洲人文和自然科学院外籍院士、香港工程科学院院士、香港科技大学首席副校长郭毅可表示bat·365,将AI和科学结合时,科学能起到推动AI发展的作用。AI的发展不仅是要研发模型,更是要通过人类的想象力打造“AI通用规律”。他以物理、生物、化学、流体力学领域的例子,详细阐释了科学理论对AI发展的推动力,并与在场专家学者分享了如何在“白箱”情况下,用好已知的公式和已有的数据,开发新的AI系统。他还分享了团队近期构建的一个AI图神经网络bat·365,通过引入守恒定律和对称性原则bat·365,实际所需的数据量大幅减少。
谈及上海未来如何布局和发力AI4S,在金力看来,要聚焦前沿,瞄准关键技术攻关突破;支撑千行百业赋能,构建产业创新生态;协同创新机制,有组织供给拔尖人才;加强核心算力资源和软硬件基础设施建设。他希望高校、科研机构与企业共同集聚资源,培养产业亟需紧缺人才,共同谋划科学智能成果的孵化转化,共同赋能产业生态的升级发展,服务上海科学智能发展的愿景目标。(完)
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