学者 E Weinan: AI のエンパワーメントは科学研究のワークショップ モデルを変えるでしょうが、概念についての憶測を避ける必要があります

AI の波が押し寄せ、学術研究の方法を含む多くの業界の生態系を変えています。しかし、AIを活用した学術研究は現在、リソースのサポート不足などの課題に直面している。 5月30日、2023年中関村フォーラム「人工知能主導型科学研究フォーラム」で、中国科学院院士で北京科学知能研究所所長のE・ウェイナン氏は、AIのエンパワーメントは科学研究手法に完全な変革をもたらすだろうと述べたが、概念、表面的な繁栄、実際には実装できない問題などの投機は避けなければなりません。

E Weinan氏は、伝統的な科学研究システムにはデータ駆動型と基本原理駆動型の2つの方法があるが、実際には前者はデータ収集効率が低く、効果的なデータ分析ができないというジレンマに直面することが多いと述べた。後者は基本的に「使い尽くされ」ており、「基本原理を表現する数学的問題は難しすぎるため、実際の問題を解決するために基本原理を使用する効率は比較的低い。」

これがもたらす問題は、構造力学などの学術的な問題については学術研究が十分に行えるが、材料設計や薬剤設計などの複雑な問題に直面した場合、経験と試行錯誤によってしか見つけられないということです。方向。これは、複雑な問題にはより高い自由度があるためであり、「数学的な観点から言えば、それは次元です。なぜ構造力学が比較的単純であるかというと、構造力学は自由度が少なく、薬物はより複雑だからです。」とエウェイナン氏は説明しました。なぜなら、これは比較的高い自由度と次元性を備えた多体問題だからです。次元性の増加は、次元性の災難をもたらします。」

そして AI はこのジレンマの解決に役立ちます。 E Weinan氏は、AIはデータ駆動型モデルに新しく効率的なツールを提供し、基本原理駆動モデルの信頼性と効率を向上させることができ、さらにデータ駆動型モデルと基本原理駆動型モデルを組み合わせることができると指摘した。この最も古典的な例は、分子動力学 DBM ツールです。 「量子力学的精密分子動力学は、化学計算材料科学における非常に基本的なツールですが、高性能コンピューティングを使用しても、以前は数千の原子しか扱えません。そのため、DBM 計算、つまり人工知能を追加するインテリジェント ツールは、何億、あるいは何百億にもなるだろう。」

したがって、AI が科学研究を強化すると、必然的に生産性と生産関係に変化がもたらされることになります。 E Weinan氏は、科学研究の4つの基本ツールは、基本原理とデータ分析方法、実験、文献、計算能力であると述べました。 AIは4つのツール革新をもたらし、長期サイクルで非効率な運用方法であるこれまでの科学研究の「ワークショップモデル」を打ち破る。

E Weinan は、AI を活用した科学研究が科学研究と産業イノベーションのパターンを包括的に変えると信じています。このため、E Weinan 氏は、

「科学のための AI は、中国の科学技術革新の歴史全体の中で最高の機会です。」

AI は科学研究において重要な役割を果たしているため、さまざまなプラットフォームがオープンソース ツールやナレッジ ベースを次々とリリースしています。 2018年にAIによる科学研究が初めて提案され、昨年にはAIによる科学研究をテーマとする初の国際研究機関となる北京科学知能研究所が設立され、基礎原理研究のためのオープンソースコミュニティプラットフォーム「DeepModeling」を立ち上げた。 。

ただし、E Weinan 氏は、関連するオープンソース プラットフォームや研究機関がリソース不足の問題に直面していることも指摘しました。「私たちは、これを行うために必要な少ないリソースを活用する方法を見つけようとしています。」

さらに、AI を活用した科学研究の将来の発展は、「誇大広告の概念、表面的な繁栄、および真の実装の失敗」の可能性にも直面する可能性があります。この目的のために、E Weinan氏は、厳格な科学研究スタイルを堅持し、財団からのオープン、共有、ウィンウィンの協力の姿勢を堅持する必要があると提案しました。

ですが、ハイエンドの人工知能開発に向けて移行します。 「今回は私たちが中国で主導権を握り、プラットフォームの垂直統合という新しい科学研究パラダイムを生み出すことができればと願っています」とE Weinan氏は語った。

執筆者:Nandu記者胡庚碩

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