과학과 AI가 어떻게 통합되고 발전하는지, 이 조직은 10가지 최첨단 방향을 제시합니다.
저자：Eve Cole
업데이트 시간：2025-03-06 14:16:02
2024년 인공지능 관련 연구에 노벨 물리·화학상이 수여되면서 과학지능(과학과 AI의 심층적 융합)과 그 연구 방향이 과학자들 사이에서 폭넓은 관심을 받고 있다. 다음 연구 초점은 무엇일까? 11월 11일 오후 개최된 '2024 과학지능혁신포럼'에서 상하이과학지능연구소(이하 '상하이연구소')는 푸단대학교, 지즈과학연구센터, 알리바바 클라우드와 함께 공동으로 과학 지능 프론티어 관찰 보고서에 따르면 상위 10대 최첨단 방향은 과학을 위한 AI, AI를 위한 과학, 과학 지능 인프라라는 세 가지 차원을 포괄합니다. 그 중 AI for Science의 최첨단 방향으로는 수직 분야의 대규모 과학 모델, 사전 지식을 접목한 AI 모델, LLM 모델을 기반으로 한 과학 연구, AI 과학자의 가설 제안부터 자동 검증까지, 복잡한 세계의 다중 에이전트 모델링 등이 있습니다. ; AI를 위한 과학의 최첨단 방향은 물리적 세계의 첫 번째 원리와 과학에서 영감을 얻은 새로운 설명 가능한 AI 아키텍처를 다루고 있으며, 과학적 지능형 인프라의 최첨단 방향에는 합성 데이터와 새로운 지능형 컴퓨팅이 포함됩니다. 미래를 내다보면 신뢰할 수 있고 설명 가능한 연구를 위한 과학계 모델과 위의 9개 방향이 함께 과학 지능의 10개 국경을 구성합니다.
Top Ten Frontier Sophia Institute 원장이자 푸단대학교 Haoqing 교수인 Qi Yuan은 회의에서 AI와 기초 과학의 깊은 통합이 '이중 나선 엔진'의 공명을 통해 추진되는 과학 연구의 새로운 패러다임을 열 것이라고 말했습니다. "AI와 과학. 과학을 위한 AI와 AI를 위한 과학은 DNA와 RNA의 이중 나선 구조와 유사합니다. 한편으로는 AI가 과학 연구와 탐구의 최전선이 되는 반면, 과학적으로 영감을 받은 AI도 중요한 지원이 될 것입니다. AGI의 실현. 앞으로는 더 많은 과학적 지능 연구 결과가 노벨상을 수상할 것으로 예상된다. “과학지능 프론티어 관찰 보고서의 발표는 AI와 기초연구 분야에서 더 많은 과학자들을 장려하고 지원하며, 깊이 통합하고 원활하게 협력하며, 과학지능의 새로운 미래를 공동으로 탐색하고, 'AI AI'를 창조하기 위한 것입니다. 복잡한 세계의 미지의 법칙을 독자적으로 발견할 수 있는 ' 이중나선엔진'이라고 불리는 이유는 무엇인가 ? AI 알고리즘 및 아키텍처(AI를 위한 과학). 많은 양의 데이터가 빠르게 축적되고 문헌이 폭발적으로 증가함에 따라 인간 과학자의 정보 처리 능력은 한계에 도달했으며 심지어 연구 혁신의 병목 현상이 되었습니다. 그리고 점점 더 많은 과학 연구 분야에서 복잡한 문제에 직면할 때 전통적인 수학적, 물리적 방법을 사용하기가 어렵습니다. 수직 과학 분야의 연구에 AI를 적용하고, 과학적 발견을 가속화하며, 과학 연구의 경계를 확장하는 방법은 AI for Science의 핵심 주제입니다. 올해 노벨 화학상을 수상한 AlphaFold2는 과학 분야의 중요한 문제를 해결하는 데 사용되는 AI 알고리즘의 연구 사례입니다. AI for Science의 다른 성공적인 연구 사례로는 AI 제어 가능한 핵융합, 기상 모델 등이 있습니다. 그러나 획기적인 발전에도 불구하고 AI는 여전히 데이터 부족, 과도한 에너지 소비, 해석력 저하 등의 주요 과제에 직면해 있습니다. 인간 과학자들은 다양한 주제 분야에서 방대한 양의 지식을 축적해 왔습니다. 과학자의 경험과 지식, 심지어 직관과 경험적 아이디어까지 AI 시스템으로 변환하는 능력이 AI 연구의 과학의 핵심입니다. 중국 비즈니스 뉴스(China Business News)와의 인터뷰에서 Qi Yuan은 올해의 노벨상은 과학 지능의 매우 훌륭한 대표자라고 말했습니다. 기초 연구 과학자와 인공 지능 연구자의 양방향 러시로 인해 앞으로 더 많은 과학 지능 성과를 볼 수 있을 것입니다. . 이는 과학 연구 패러다임 자체에도 영향을 미칠 것입니다. 과학지능의 미래 연구 방향에 대해서는 여전히 과학적 가치가 큰 분야를 선택하는 것이 필요하며, 핵심적인 돌파구를 마련하기 위해서는 사회적 가치와 산업적 가치 사이의 균형을 찾는 것도 필요하다고 언급했습니다.
Qiyuan은 과학 지능 프론티어 관찰 보고서 외에도 "기후 분야의 PI-AGENT 대형 언어 모델", "Nuwa: 생명 유체의 대형 모델" 및 "Nuwa: 유전의 대형 모델"도 발표했습니다 . 탐색", "누와: 생물학적 구조의 대형 모델." Shangzhiyuan에 따르면 이번에 공개된 'Nuwa: Large Biological Structure Model'은 2024년 노벨상 결과인 AlphaFold 및 RoseTTAFold와 유사하며 생성적 대형 모델을 통해 RNA, 분자, 단백질 등을 포함한 생물학적 구조를 생성하며, 생물학적 구조가 약물의 기능을 직접적으로 결정하기 때문에 주로 의약품 산업에 사용됩니다. 푸단대학교 인공지능 혁신 및 산업 연구소의 "Nuwa: 대형 생물학적 구조 모델" 팀 리더이자 연구원인 Zhu Siyu는 China Business News에 산업 응용 관점에서 현재 일부 제약 CRO와 협력하고 있다고 말했습니다. 약물 구조 합성을 수행하는 회사입니다. 동시에, 연구자와 기업이 누와 생물학적 구조 대형 모델을 호출하는 서비스를 신청할 수 있도록 공식 웹사이트를 통해 API 제공도 모색하고 있습니다. "생물학적 데이터 측면에서는 국립 단백질 센터(상하이 시설)와 협력하여 분자 역학 시뮬레이션을 통해 동적 단백질 데이터를 축적하여 모델 생성을 지원할 것입니다." "Nuwa: Gene Navigation Large Model" 팀장, Fudan University Cheng 인공지능혁신산업연구소 부소장 겸 연구원인 Yuan은 이 모델을 '유전자 네비게이션 대형 모델'이라고 명명한 이유는 이러한 '암흑 메커니즘'에 대한 '내비게이션 맵' 세트를 제공하기를 희망하기 때문이라고 설명했습니다. 유전자 간, 유전자와 환경 간, 유전자와 외부 자극 간의 상관관계 지도 세트를 구축하는 것은 어두운 환경에서 길 안내 지도를 갖는 것과 같습니다. "우리는 이 '내비게이션 시스템'을 학계와 산업계에 공개하여 미래 생명 과학 연구에 기여하기를 희망합니다. 초기 단계에서는 유전자 조절 관계 맵과 예측 인터페이스를 먼저 공개한 후 점차적으로 기능을 향상시킬 것입니다. " 상지연구소 전작과 함께 공개된 '푸시(Fuxi)' 대형 모델과 지난 11일 공개된 기후 분야 대형 언어 모델의 차이점은 무엇인가? '기후 분야의 대형 언어 모델' 팀 리더이자 푸단대학교 총장 조교이자 상하이 추앙지 연구소 부원장인 Wu Libo는 이 모델이 중국 최초의 독자적으로 개발된 기후 과학 대형 언어 모델이라고 설명했습니다. 방대한 도메인 전문 지식과 지능형 볼륨 모델링을 사용하여 모델의 과학적 사실을 인식하고 요약하는 능력은 물론 데이터 및 정보 파악 능력을 향상시킵니다. 기후변화 연구.
Yang Yanqing, Shangzhi Academy 최고 전략 책임자이자 푸단대학교 시간임 교수
