以解決問題為出發(fā)點,采取創(chuàng)新機制:允許自由組隊,首屆世界科學(xué)智能大賽促進了不同學(xué)科背景的研究者共同協(xié)作,給多個賽道的未來發(fā)展帶來啟迪。
記者1日獲悉,首屆世界科學(xué)智能大賽頒獎典禮暨上??茖W(xué)智能青年科學(xué)家論壇在復(fù)旦大學(xué)舉行。“這次大賽為我們凝練學(xué)科交叉提供了新的可能性,讓參賽者知道不同學(xué)科放在一起可以解決共同的問題。”擔任生命科學(xué)賽道評委的復(fù)旦大學(xué)智能復(fù)雜體系基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)實驗室副主任張夢翰1日接受記者采訪時說。
上海中心氣象臺臺長、大氣科學(xué)賽道評審馬雷鳴認為,就大氣科學(xué)賽道而言,選手的很多算法不僅提出模型架構(gòu)的優(yōu)化,而且將大氣科學(xué)、氣象要素的物理特點等融入算法中,在改進預(yù)報能力的同時,大幅提升了計算效率。在馬雷鳴看來,本次大賽對大氣科學(xué)領(lǐng)域的研究范式將起到推動作用。“它堅定了我們通過人工智能技術(shù)推動預(yù)報技術(shù)變革的信心,而且選手們的工作對于人工智能天氣預(yù)報現(xiàn)存的物理可解釋性難題的解決思路具有很強的啟發(fā)性?!?/p>
首屆世界科學(xué)智能大賽頒獎典禮舉行。(復(fù)旦大學(xué)供圖)
“通過學(xué)習(xí)如此大規(guī)模、分布廣的數(shù)據(jù)集,AI背景的成員可以向化學(xué)背景的成員學(xué)習(xí)如何更好地理解數(shù)據(jù),化學(xué)背景的成員有了一次近距離接觸AI與化學(xué)交叉場景的機會。”來自加州大學(xué)戴維斯分校博士生的郭文韜是GPT-4 Auto Agent的一名成員。據(jù)悉,其所在團隊是量子化學(xué)賽道中一支國際化的“產(chǎn)學(xué)合作”隊伍。針對數(shù)據(jù)特點,成員們提出創(chuàng)新解決方案。
生命科學(xué)賽道冠軍“牛刀小試”團隊,由中國科學(xué)院大學(xué)生物信息學(xué)專業(yè)的王泰福與華南農(nóng)業(yè)大學(xué)分子生物學(xué)專業(yè)的劉智健組成。他們的賽題是“生物學(xué)年齡評價與老年病風險預(yù)測”。事實上,對兩位碩士研究生選手來說,是一項艱巨的任務(wù)。但劉智健認為,正是得益于大賽良好的賽制反饋和各支隊伍之間的良性競爭,才讓他們完成了一、兩個人原本無法完成的任務(wù)。
人工智能是引領(lǐng)全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)。在“大算力”“大數(shù)據(jù)”“大知識”融合的全新時代,科學(xué)智能(AI for Science)作為熱點領(lǐng)域之一,將對基礎(chǔ)科學(xué)研究的范式變革產(chǎn)生劃時代意義。據(jù)悉,本次大賽旨在推進科學(xué)智能技術(shù)創(chuàng)新,挖掘頂尖創(chuàng)新團隊,打造科學(xué)智能生態(tài),激發(fā)人工智能發(fā)展新動能,為上海打造人工智能高地、中國搶占世界科技前沿提供有力支撐。
“對材料科學(xué)智能賽道來說,本次比賽引起了學(xué)術(shù)界對AI+材料的廣泛關(guān)注。”復(fù)旦大學(xué)化學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師張凡說道。作為材料科學(xué)賽道的評委之一,他介紹,這次參加材料科學(xué)賽道的選手非常踴躍,初賽的81個有效提交結(jié)果之中,有51個超過基線(baseline)模型性能(score:0.22)。選手們的性能提升方案有從數(shù)據(jù)擴展、方法改進、特征篩選和融合等多個方面,多支隊伍都采用模型集成的辦法,提高最終的預(yù)測精度?!巴ㄟ^這次大賽可以看到,雖然實際材料合成數(shù)據(jù)的有限,即數(shù)據(jù)量小,但AI算法仍然有很大的探索空間以提升材料的合成條件預(yù)測精度?!睆埛蚕M柚@次比賽,讓學(xué)界焦點更多地聚集在材料結(jié)構(gòu)與實際合成之間關(guān)系的建立,使用AI去揭示新規(guī)律,聯(lián)合先前研究實現(xiàn)新材料發(fā)現(xiàn)與合成的精準預(yù)測一體化,從而進一步推動科學(xué)研究范式的改變。
據(jù)悉,本屆大賽中,生命科學(xué)、大氣科學(xué)、材料科學(xué)、流體力學(xué)、量子化學(xué)五大賽道,吸引全球11653名選手參賽。最終30支隊伍在復(fù)旦大學(xué)參加總決賽,在五大賽道比賽現(xiàn)場,面對評委們的提問,選手們用精密的實驗數(shù)據(jù)和清晰的邏輯一一給出回答。激烈的角逐中誕生了一、二、三等獎、最佳創(chuàng)新獎和“星辰學(xué)者”特別獎?!靶浅綄W(xué)者”是大賽設(shè)置的特別獎項,頒發(fā)給其方案最具創(chuàng)新價值的參賽團隊,寓意“用AI的望遠鏡,探測科研的星辰大?!?。據(jù)透露,接下來的每一屆比賽都會延續(xù)這個獎項。
就讀于信息科學(xué)與工程學(xué)院智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)復(fù)旦大學(xué)本科生周潪劍獲得本次大賽“星辰學(xué)者”。在他看來,參加大賽“不僅為我未來的學(xué)術(shù)研究提供新思路,也為我進入科研領(lǐng)域打下堅實基礎(chǔ)?!敝軡瀯φf,他參加的量子化學(xué)賽道為選手提供超過1000萬的訓(xùn)練數(shù)據(jù),是目前世界上最大、最全面的同類型數(shù)據(jù)庫,這意味著選手需要有扎實的AI模型開發(fā)技術(shù)和工程優(yōu)化能力。
來自北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院的Pris727團隊喜獲大氣科學(xué)賽道的一等獎?!拔覀儎?chuàng)新性地提出一種多時間序列預(yù)測策略的集成氣象預(yù)報方法,通過知識融合來讓預(yù)報模型掌握更豐富的時序知識和氣象變化規(guī)律?!标犻L徐夢秋說。徐夢秋認為,團隊合作對多學(xué)科交叉團隊來說非常關(guān)鍵。“我們在相同的目標下高效實現(xiàn)優(yōu)勢互補,提升自我技能,豐富知識儲備。在協(xié)作溝通過程中,我們更好地理解人工智能和氣象交叉領(lǐng)域的挑戰(zhàn)和機遇,并為未來的研究方向和職業(yè)規(guī)劃鋪墊基礎(chǔ)?!?(記者 陳靜)
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