立足科技情报知识服务视角,梳理AI for Science (AI4S)推动的“平台科研”范式内涵与框架。根据库恩范式理论论述了AI4S推动科研范式革新的必然性,采用培根归纳法总结的科学研究流程作为框架线索,阐明创新知识服务与“平台科研”范式的...立足科技情报知识服务视角,梳理AI for Science (AI4S)推动的“平台科研”范式内涵与框架。根据库恩范式理论论述了AI4S推动科研范式革新的必然性,采用培根归纳法总结的科学研究流程作为框架线索,阐明创新知识服务与“平台科研”范式的互促共进关系并作为理论指导。创新知识服务视角下的“平台科研”范式以服务科研创新活动为宗旨,主要内容包括知识表示视角下的科学数据管理、知识融合视角下的通用知识库构建、知识推理视角下的科学假设预测、知识发现视角下的科学实验执行和知识应用视角下的工业赋能。本文提出了一种创新知识服务视角下的“平台科研”范式框架,旨在从创新知识服务角度理解“平台科研”范式,厘清各主要环节创新知识服务的核心研究内容,以期成为科技情报研究领域的新兴知识生长点,为我国抢抓AI4S科研范式革新机遇提供参考思路。展开更多
AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作...AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作、计算性协作到认知性协作的脉络中考察AI在科学研究中的角色。AI不再只是从外部为科研赋能,而是逐步介入科学家的思维过程,在认知层面与科学家建立深度协作。从全过程科研视角分析Science,AI不仅赋能科学知识生产,也推动科技传播的民主化与精准化,助力科研管理与评价的智能化。从技术—社会系统的视角来看,为了更好地释放AI for Science的潜力,应着眼于面向AI for Science的科研生态系统整体建设。未来应从人才培养、科研组织、数据资源、伦理治理等行动领域出发,提升科研人员的AI for Science胜任力、推动跨领域合作、促进高质量数据流通与共享以及加强科技伦理治理。展开更多
当前,人工智能正推动科学发现从传统的经验试错阶段迈向智能化、自动化的新阶段,引发了一场深刻的范式革命。本文提出,科学智能(AI for Science)不仅是技术工具的升级,更是一场重塑知识生产方式的智能化革命,标志着第五科研范式的全面...当前,人工智能正推动科学发现从传统的经验试错阶段迈向智能化、自动化的新阶段,引发了一场深刻的范式革命。本文提出,科学智能(AI for Science)不仅是技术工具的升级,更是一场重塑知识生产方式的智能化革命,标志着第五科研范式的全面兴起。科学智能通过自主假说生成、闭环实验验证与端到端建模,显著提升了传统科研在知识整合、数据处理、理论拓展和实验验证等方面的效率,实现了科研效率的指数级跃升。尤为关键的是,科学智能的“规模法则”与“飞轮效应”正推动科研从分散化的“小作坊”模式向平台化、协同化和工业化模式转变。这一变革为破解中国在“卡脖子”领域长期受制于人的问题提供了全新路径,也为中国发挥全产业链优势、实现科技—产业高效转化带来历史性机遇。本文强调,中国必须超越支持单个项目的传统思维,加快构建以数据为基础、算力为支撑、模型为核心、应用为牵引的国家战略科技力量体系。本文建议设立跨部门协同机制,推动形成开放共享的智能科研生态,将“人工智能+”行动深度融入基础研究与产业创新全链条,抢占全球科技竞争制高点,为发展新质生产力提供核心引擎。展开更多
在AI for Science时代,电池设计自动化智能研发(battery design automation,BDA)平台通过整合先进的人工智能技术,为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关...在AI for Science时代,电池设计自动化智能研发(battery design automation,BDA)平台通过整合先进的人工智能技术,为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关键环节,利用机器学习、多尺度建模、预训练模型等先进算法,结合软件工程开发用户交互友好的工具,加速从理论设计到实验验证的整个电池研发周期。通过自动化的实验设计、合成制备、表征测试和性能优化,BDA平台不仅提升了研发效率,还提高了电池设计的精确度和可靠性,推动了电池技术向更高能量密度、更长循环寿命和更低成本的方向发展。展开更多
文摘立足科技情报知识服务视角,梳理AI for Science (AI4S)推动的“平台科研”范式内涵与框架。根据库恩范式理论论述了AI4S推动科研范式革新的必然性,采用培根归纳法总结的科学研究流程作为框架线索,阐明创新知识服务与“平台科研”范式的互促共进关系并作为理论指导。创新知识服务视角下的“平台科研”范式以服务科研创新活动为宗旨,主要内容包括知识表示视角下的科学数据管理、知识融合视角下的通用知识库构建、知识推理视角下的科学假设预测、知识发现视角下的科学实验执行和知识应用视角下的工业赋能。本文提出了一种创新知识服务视角下的“平台科研”范式框架,旨在从创新知识服务角度理解“平台科研”范式,厘清各主要环节创新知识服务的核心研究内容,以期成为科技情报研究领域的新兴知识生长点,为我国抢抓AI4S科研范式革新机遇提供参考思路。
文摘AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作、计算性协作到认知性协作的脉络中考察AI在科学研究中的角色。AI不再只是从外部为科研赋能,而是逐步介入科学家的思维过程,在认知层面与科学家建立深度协作。从全过程科研视角分析Science,AI不仅赋能科学知识生产,也推动科技传播的民主化与精准化,助力科研管理与评价的智能化。从技术—社会系统的视角来看,为了更好地释放AI for Science的潜力,应着眼于面向AI for Science的科研生态系统整体建设。未来应从人才培养、科研组织、数据资源、伦理治理等行动领域出发,提升科研人员的AI for Science胜任力、推动跨领域合作、促进高质量数据流通与共享以及加强科技伦理治理。
文摘当前,人工智能正推动科学发现从传统的经验试错阶段迈向智能化、自动化的新阶段,引发了一场深刻的范式革命。本文提出,科学智能(AI for Science)不仅是技术工具的升级,更是一场重塑知识生产方式的智能化革命,标志着第五科研范式的全面兴起。科学智能通过自主假说生成、闭环实验验证与端到端建模,显著提升了传统科研在知识整合、数据处理、理论拓展和实验验证等方面的效率,实现了科研效率的指数级跃升。尤为关键的是,科学智能的“规模法则”与“飞轮效应”正推动科研从分散化的“小作坊”模式向平台化、协同化和工业化模式转变。这一变革为破解中国在“卡脖子”领域长期受制于人的问题提供了全新路径,也为中国发挥全产业链优势、实现科技—产业高效转化带来历史性机遇。本文强调,中国必须超越支持单个项目的传统思维,加快构建以数据为基础、算力为支撑、模型为核心、应用为牵引的国家战略科技力量体系。本文建议设立跨部门协同机制,推动形成开放共享的智能科研生态,将“人工智能+”行动深度融入基础研究与产业创新全链条,抢占全球科技竞争制高点,为发展新质生产力提供核心引擎。
文摘在AI for Science时代,电池设计自动化智能研发(battery design automation,BDA)平台通过整合先进的人工智能技术,为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关键环节,利用机器学习、多尺度建模、预训练模型等先进算法,结合软件工程开发用户交互友好的工具,加速从理论设计到实验验证的整个电池研发周期。通过自动化的实验设计、合成制备、表征测试和性能优化,BDA平台不仅提升了研发效率,还提高了电池设计的精确度和可靠性,推动了电池技术向更高能量密度、更长循环寿命和更低成本的方向发展。
