人工智能用于科学发现 – Yi Liu

人工智能用于科学发现 Artificial Intelligence for Scientific Discovery

页面：20,作者/机构:Yi Liu

简介:这份报告是Stony Brook大学Yi Liu教授关于“人工智能用于科学发现”的演讲主题，内容聚焦于AI for Science，即如何利用人工智能来加速科学研究的进程。报告从科学研究中存在的复杂性出发，阐述了AI作为一种强大工具，能够助力解决量子化学、应用数学、量子物理、材料科学等领域中的难题。报告不仅对AI for Science的核心概念和主要研究方向进行了深入浅出的解读，还结合具体的案例分析，展示了其在分子生成、偏微分方程求解、算子学习等方面的应用，并探讨了可解释性、数据缺陷等重要议题。

报告重点

对称性在AI for Science中的重要性: 报告深入探讨了对称性在科学中的重要地位，并阐述了如何将对称性融入到AI模型中，以提高模型效率和预测精度，例如在三维图形学习中识别和区分镜像对称的分子结构。
AI for Science 的主要研究方向: 报告详细介绍了 AI for Science 的主要研究方向，包括分布外泛化、对称不变性、基础模型、大语言模型、可解释性、不确定性量化和群论等，为该领域的进一步研究提供了重要参考价值。
AI for Science 的应用领域: 报告列举了AI for Science 在多个领域的应用，如材料科学、蛋白质结构预测、分子生成、偏微分方程求解、算子学习等，并结合具体案例展示了其在解决科学问题方面的潜力。
科学数据缺陷的挑战与解决方案: 报告指出了科学数据标注过程中面临的难题，如标注难度大、成本高昂等，并介绍了如何利用主动学习来解决这些问题，以获得高质量的标注数据，从而训练出更精准的机器学习模型。
可解释性在科学领域的重要性: 报告强调了可解释性在科学领域应用机器学习的重要性，指出理解模型的决策过程才能增强模型的可信度，并利用模型解释促进科学发现，例如通过解释图神经网络模型来揭示特征间的隐藏关系或发现新的科学规律。

参考图示

下载链接

扫描二维码关注微信，回复报告或者 baogao ，即可获取密码