对于诺贝尔物理学奖，《科学美国人》网站称，人脑拥有数十亿个相互连接的神经元，通常被认为是已知宇宙中最强大、最灵活的计算机。几十年来，科学家们一直在寻求通过模拟大脑自适应计算能力的机器学习方法。这次获奖的两名AI科学家利用物理学工具开发了人工神经网络， ...

2024年12月20日，以“智能•进化”为主题的创原会年度技术峰会在海南举行，汇聚了众多行业领军人和专家，深入探讨人工智能（AI）在科学研究领域的应用和未来发展。华为云在此次大会上强调了其在AI for ...

综上所述，科研新范式的兴起与高校算力短缺之间存在紧密的联系。面对潜在的技术壁垒与人才流失，高校需要积极探索解决路径，以科技创新作为引领，推动AI技术在教育中的广泛应用。未来，AI将无疑成为科研领域的重要驱动力，而高校在这一过程中承担的重要角色不可或缺 ...

近日，2024年诺贝尔化学奖得主David Baker进行了一场题为《De Novo Protein Design》的精彩演讲，站在科研最前沿为我们揭开了谜底：AI for Science究竟有哪些应用场景，能带来哪些实际价值。 David ...

从药物研发到农业育种，从气象预测到海洋智能预报，AI正在改变人类进行科学研究的方式，也在增强人类探索未知和解决复杂问题的能力。未来，华为云将持续夯实AI for Science科学计算平台，为更多领域的科研创新提供技术和平台支撑。

即使是最顶尖的高校，算力资源的不足仍然是制约科学发展和创新的关键。今年5月，斯坦福大学教授李飞飞称学术界正在面临AI计算资源的严重短缺，斯坦福大学的自然语言实验室只有64块GPU。“相比工业界，学术界正在从悬崖上跌落。”李飞飞说[7]。

光而不耀，静水深流。几代科研人员和从业者的探索与沉淀，在 2024 年盛放，写下人工智能发展史上至今最为璀璨的一章。诺贝尔奖始终见证着人类智慧的巅峰。今年，AI for Science 的力量首次得到这一科学领域至高荣誉的认可。2024 ...

这也就是业界所常说的AI for Science。百度公司首席技术官王海峰认为，“这将带来对算力的巨大需求，未来高校和科研院所的AI创新需要更强的算力 ...

会上，北京大学理学部副主任高毅勤教授、华中科技大学李岩教授等分享了关于AI for Science（人工智能驱动的科学研究）的前沿实践。 高毅勤教授介绍了生物物理信息加强的AI分子模型构造方法和通过生成式自监督学习提取蛋白质结构的合理离散表示、描述蛋白 ...

与之相比，AI for Science一直披着神秘的面纱。 最近AI业界的观点开始产生变化，Jason Wei明确指出AI for Science蕴藏着巨大的机遇，而其中最大的场景在于 ...