학자 E Weinan: AI 역량 강화는 과학 연구의 워크숍 모델을 변화시킬 것이지만 개념에 대한 추측은 피해야 합니다.

AI의 물결이 학술 연구 방식을 비롯한 다양한 산업의 생태계를 변화시키고 있습니다. 그러나 현재 AI 기반 학술 연구는 자원 지원 부족 등 어려움에 직면해 있다. 5월 30일, 2023년 중관촌 포럼 '인공지능 기반 과학 연구 포럼'에서 중국과학원 학자이자 베이징 과학지능연구소 소장인 E Weinan은 AI 권한 부여가 과학 연구 방법에 완전히 혁명을 일으킬 것이라고 언급했습니다. 투기는 피해야 합니다. 개념, 피상적인 번영, 실제로 구현할 수 없는 문제.

E Weinan은 전통적인 과학 연구 시스템에는 데이터 중심과 기본 원리 중심의 두 가지 방법이 있다고 말했습니다. 그러나 실제로 전자는 데이터 수집 효율성이 낮고 효과적인 데이터 분석 방법이 부족하다는 딜레마에 직면하는 경우가 많습니다. 후자는 기본적으로 "지쳐"졌고 "기본 원리를 표현하는 수학적 문제가 너무 어렵기 때문에 기본 원리를 사용하여 실제 문제를 해결하는 효율성이 상대적으로 낮습니다."

이것이 가져오는 문제는 구조역학 등 학문적 연구는 매우 잘 할 수 있지만, 재료설계, 약물설계 등 복잡한 문제에 직면할 경우 올바른 해결책은 경험과 경험을 통해서만 찾을 수 있다는 것입니다. 시행착오. 이는 복잡한 문제에는 더 높은 자유도가 있기 때문입니다. "수학적 관점에서 볼 때 그것은 차원입니다."라고 Eweinan은 설명했습니다. "구조 역학이 상대적으로 단순한 이유는 자유도가 더 낮고 약물이 더 복잡하기 때문입니다. , 상대적으로 자유도와 차원성이 높은 다물체 문제이기 때문에 차원성의 재앙을 가져옵니다.”

그리고 AI는 이 딜레마를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. E Weinan은 AI가 기본 원칙 중심 모델의 신뢰성과 효율성을 향상할 수 있고 데이터 중심 모델과 기본 원칙 중심 모델을 결합할 수도 있는 데이터 중심 모델을 위한 새롭고 효율적인 도구를 제공한다고 지적했습니다. 이에 대한 가장 전형적인 예는 분자 역학 DBM 도구입니다. "양자역학 정밀 분자동역학은 화학계산 재료과학에서 아주 기본적인 도구인데, 고성능 컴퓨팅을 사용해도 예전에는 수천 개의 원자밖에 처리할 수 없었기 때문에 DBM 계산, 즉 인공지능을 추가하면 지능형 도구를 만들 수 있다. 한 번에 수억, 심지어는 수백억이 됩니다.”

따라서 AI가 과학 연구에 힘을 실어주면 필연적으로 생산성과 생산 관계의 변화를 가져올 것입니다. E Weinan은 과학 연구를 위한 네 가지 기본 도구를 기본 원리와 데이터 분석 방법, 실험, 문헌, 컴퓨팅 능력이라고 언급했습니다. AI는 4가지 도구 혁신을 가져올 것이며, 장기적이고 비효율적인 운영 방식인 이전 과학 연구의 '워크샵 모델'을 깨뜨릴 것입니다.

E Weinan은 AI 기반 과학 연구가 과학 연구와 산업 혁신의 패턴을 포괄적으로 바꿀 것이라고 믿습니다. 이러한 이유로 E Weinan은 "과학용 AI는 중국 과학 기술 혁신의 전체 역사에서 최고의 기회입니다."라고 말했습니다. AI는 과학 연구에서 중요한 역할을 하기 때문에 다양한 플랫폼에서 오픈 소스 도구와 지식 기반이 연속적으로 출시되었습니다. 2018년에는 AI 기반 과학 연구가 처음으로 제안되었습니다. 지난해 베이징 과학 지능 연구소(Beijing Institute of Scientific Intelligence)가 설립되어 AI 기반 과학 연구를 주제로 한 최초의 국제 연구 기관이 되었으며 기본 원리 연구를 위한 DeepModeling 오픈 소스 커뮤니티 플랫폼을 출시했습니다. .

그러나 E Weinan은 또한 관련 오픈 소스 플랫폼과 연구 기관이 자원 부족 문제에 직면해 있음을 지적했습니다. "우리는 이를 위해 우리가 가지고 있는 소수의 자원을 활용할 수 있는 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다."

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