123建站,建设行业网上报名官网网址,网站建设华网天下制作作,ps网站怎么做滑动背景图片来源#xff1a;AI科技评论在更大的科学命题中#xff0c;有人找到了更激动人心的原动力。图灵奖获得者、前微软技术研究员 Jim Gray 通过四种范式描述了科学发现的历史演变。从基于经验主义——即对自然现象的直接观察之“第一范式”#xff0c;到以数据密集型科学发现AI科技评论在更大的科学命题中有人找到了更激动人心的原动力。图灵奖获得者、前微软技术研究员 Jim Gray 通过四种范式描述了科学发现的历史演变。从基于经验主义——即对自然现象的直接观察之“第一范式”到以数据密集型科学发现特征数据建模的“第四范式”跨越了几千年的历史长河。几年前一种利用深度学习新方法的出现成为解决科学发现速度与准确性权衡问题的有力工具至此科学发现的“第五范式”代表了机器学习和自然科学最激动人心的前沿之一。在过去的一两年里人工智能和传统科研结合呈现的巨大潜能使得人工智能在科学中的应用出现了众多重要主题。例如参与者期待使用人工智能方法来加速新材料的设计、发现和评估并推动新硬件和软件系统的开发在越来越高带宽的仪器数据流中识别新的科学和理论通过在控制和分析循环中插入推理能力来改进实验并支持从光源到HPC数据中心的复杂系统的设计、评估、自主操作和优化使用群体基因组学数据来了解复杂性状的基础以及发现或构建自动化微生物和植物细胞逆向设计的工作流程利用新的生成模型和强化学习来探索抗癌药物的潜在化合物评估它们的可合成性或模拟它们在目标肿瘤中的反应。与此同时AI4SAI for ScienceAI用于科学发现在工业产业实践中的应用潜力已被头部厂商充分认可和重视。生物科技、能源、半导体、材料等领域的行业先锋已经开始系统性投入AI4S的研究和具体行业解决方案的大规模应用。在工业仿真、合成农业、环境科学、机器人、天体物理、地质学、图形学等领域AI4S也有巨大的想象空间有待开发。未来AI4S带来的将不仅仅是几个点上的突破而是科研方法的全面改变。从生命的基本组成蛋白质到世界工业的基本要素材料到各个科学技术领域AI4S 不只是解决具体问题的有力工具更是重新定义科学问题的系统性思路。站在这个科技革命的时代转角为全面、深刻地剖析 AI for Science 未来发展趋势首期“未来之后”AI4S鹏城学术线上论坛Next-Post-Future AI4S Pengcheng On-Line Symposium将于12月4日以线上形式举办。论坛将高位链接全球创新学术资源邀请AI for 数理科学、材料设计、蛋白质组学、创新药物研发、城市科学等多领域的国内外杰出专家学者分享AI4S 的前沿科学突破学术-产业“两栖”新锐介绍AI4S 使能技术应用。群贤毕至期待与您共同开启人工智能与科学前沿创新之旅共话AI4S领域的未来发展图景。1论坛联合主席张锦——中国科学院院士北京大学党委常委、副校长北京大学深圳研究生院院长北京大学博雅讲席教授高文——中国工程院院士鹏城实验室主任北京大学博雅讲席教授2论坛嘉宾以下排名不分先后按作报告时间排序鄂维南中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任、数学科学学院教授。美国数学会会士美国工业与应用数学学会会士英国物理学会会士报告人简介鄂维南教授长期从事机器学习、计算数学、应用数学及其在力学、物理、化学和材料科学等领域中的应用等方面的研究。他是国际上多尺度模型和多尺度算法最主要的推动者和领军人物之一。他在国际上最早提出“AI for Science”的概念并系统推进了 AI for Science 在化学、材料科学、生物学、流体力学等多个领域的发展。曾获国际工业与应用数学协会颁发的Collatz奖ACM戈登贝尔奖国际工业与应用数学协会麦克斯韦奖。2022年国际数学家大会1小时大会报告人2022年国际机器学习大会特邀报告人。报告题目AI for Science报告摘要AI for Science是一种新的科研范式它带来科研效率的提高和现有科研体系的改变并将帮助开拓工业制造的新业态。基于此应如何建立新的科研基础设施如何选择课题、组建团队、确定目标有哪些新的方向值得关注哪些方面应该尽早布局徐宗本 中国科学院院士数学家、信号与信息处理专家、西安交通大学教授琶洲实验室主任报告人简介主要从事智能信息处理、机器学习、数据建模基础理论研究。曾提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论,为稀疏微波成像提供了重要基础发现并证明机器学习的“徐-罗奇”定理, 解决了神经网络与模拟演化计算中的一些困难问题,为非欧氏框架下机器学习与非线性分析提供了普遍的数量推演准则; 提出基于视觉认知的数据建模新原理与新方法形成了聚类分析、判别分析、隐变量分析等系列数据挖掘核心算法, 并广泛应用于科学与工程领域。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、陕西省最高科技奖; 国际IAITQM 理查德.普莱斯(Richard Price)数据科学奖; 中国陈嘉庚信息技术科学奖、中国CSIAM苏步青应用数学奖曾在2010年世界数学家大会上作45分钟特邀报告。曾任西安交通大学副校长现任人工智能与数字經济广东省实验室(琶洲实验室)主任、西安数学与数学技术研究院院长、陕西国家应用数学中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室主任是国家大数据专家咨询委员会委员、国家新一代人工智能战略咨询委员会委员。报告题目如何学习学习方法论? AI for AI 的―个尝试报告摘要学习学习方法论问题是函数空间上的学习问题而SLeM是有限维空间上的超参赋值规则学习问题。这一研究为机器学习自动化提供了一个可行的理论框架也为AI for AI 提供了模型基础。报告严格定义学习学习方法论问题提出SLeM的双层优化模型和“超参数化”求解方法建立SLeM泛化性理论并应用于几个具体的机器学习自动化问题,展示其有效性。Ming Li加拿大皇家科学院院士ACM/IEEE/ISCB Fellow滑铁卢大学University Professor报告人简介Ming Li is a Canada Research Chair in Bioinformatics and a University Professor at the University of Waterloo. He is a fellow of Royal Society of Canada, ACM, and IEEE. He is a recipient of Canadas E.W.R. Steacie Fellowship Award in 1996, the 2001 Killam Fellowship and the 2010s Killam Prize. Together with Paul Vitanyi they have pioneered the applications of Kolmogorov complexity and co-authored the book An introduction to Kolmogorov complexity and its applications. His recent research interests recently include bioinformatics, natural language processing, deep learning, and information distance.报告题目基于人工智能的个体化新抗原发现和验证报告摘要2017年Nature Biotechnology 发表Editorial 呼吁用质谱仪解决个体化癌症免疫治疗中的新抗原发现和验证的问题本次报告将呈现完整的质谱仪人工智能管线解决新抗原的发现和验证的需求。Konstantin Sergeevich Novoselov2010年诺贝尔物理学奖获得者新加坡国立大学教授报告人简介Prof. Sir Konstantin ‘Kostya’ Novoselov FRS is best known for isolating graphene at The University of Manchester in 2004, and is an expert in condensed matter physics, mesoscopic physics and nanotechnology. Every year since 2014 Kostya Novoselov is included in the list of the most highly cited researchers in the world. He was awarded the Nobel Prize for Physics in 2010 for his achievements with graphene. Kostya holds positions of Langworthy Professor of Physics and the Royal Society Research Professor at The University of Manchester. Professor Novoselov has published more than 250 peer-reviewed research papers. He was awarded with numerous prizes, including Nicholas Kurti Prize (2007), International Union of Pure and Applied Science Prize (2008), MIT Technology Review young innovator (2008), Europhysics Prize (2008), Bragg Lecture Prize from the Union of Crystallography (2011), the Kohn Award Lecture (2012), Leverhulme Medal from the Royal Society (2013), Onsager medal (2014), Carbon medal (2016), Dalton medal (2016) among many others. He was knighted in the 2012 New Year Honours.报告题目AI for Material Design贺福初中国科学院院士、发展中国家科学院院士、国家蛋白质科学中心北京理事长、军事科学院军事医学研究院研究员报告人简介贺福初中国科学院院士发展中国家科学院院士。国家蛋白质科学中心北京理事长。主要从事蛋白质组学、精准医学和系统生物学研究。发现人类7%新基因发现系列分子进化规律揭示中国人群系列疾病易感基因。在国际上率先提出人类蛋白质组计划的科学目标与技术路线倡导并领衔了人类第一个组织、器官的国际“肝脏蛋白质组计划”揭示了人体首个器官肝脏的蛋白质组。领衔实施“中国人蛋白质组计划”该计划完成我国人群常见十大肿瘤的蛋白质组学分析开蛋白质组学独立完成肿瘤分子分型之先河发现胆固醇代谢重编程是肝癌发生发展的重要机制率先提出并实践“蛋白质组学驱动的精准医学”新范式。曾获人类蛋白质组组织“杰出贡献奖”和“杰出成就奖”国家科技进步奖一等1项、二等奖3项国家自然科学二等奖2项及何梁何利奖、求是奖等。报告题目AI助力蛋白质组学解码人体分子构造原理报告摘要生命之要生在基因组命在蛋白质组。蛋白质组学是解码人体分子构造原理的必由之路。从数据到信息从信息到知识从知识到智慧希望可借鉴拟时序分析、神经网络微分方程与多尺度建模等AI技术实现在时序数据不足的情况下构建多尺度人体动力学模型定义人体状态空间最终通过人体状态导航开创智慧医学新范式。Michael Batty英国皇家科学院院士、英国国家学术院院士、伦敦大学学院(UCL)教授报告人简介Bartlett Professor of Planning at University College London where he is Chair of the Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA) and a Turing Fellow in the Alan Turing Institute. His recent publications Cities and Complexity (2005), The New Science of Cities (2013), and Inventing Future Cities (2018), are published by The MIT Press. The edited book Urban Informatics (Springer 2021) reflects his focus on digital technologies to urban planning. He is a Fellow of the British Academy (FBA) and the Royal Society (FRS) and was awarded the CBE in the Queen’s Birthday Honours List in 2004. He was made a Fellow of the Geographical Society of China in 2022.报告题目AI, Digital Twins and the Science of Cities报告摘要In this talk Michael will review the history of AI from the times when computers were first invented in the middle of the 20th century to today’s widespread computation dominated by real-time streaming and by the search for meaning in such big data sets. He will then move to discussing the notion that in complex systems such as cities we require more than one model of the same phenomena; in fact we need many models which can be pitted against one another, and that a new science of cities will depend on many different views of what this science is. This leads to the notion of ‘digital twins’ and he will illustrate several examples of such twins for the same area of London but ‘twins’ – ‘models’ – based on four very different conceptions of cities but all of the same place.孙伟杰深势科技创始人CEO报告人简介深势科技创始人兼 CEO北京科学智能研究院战略发展顾问中国管理科学研究院商学院“专精特新”企业培育专家库特聘专家。孙伟杰拥有北京大学法学及管理学学位在创立深势科技前曾作为天使投资人活跃在科技、教育、企业服务等领域同时孙伟杰曾任北京大数据研究院分子动力学计算中心常务副主任在分子动力学模拟、人工智能等领域有丰富的研究经验。2021年孙伟杰入选福布斯中国 U30精英榜并当选封面人物2022年入选福布斯亚洲U30精英榜并当选封面人物。报告题目AI for Science新范式驱动药物和材料理性设计报告摘要药物和材料大市场面临核心瓶颈生发全新的研发需求Al带来对高维函数的有效拟合和求解工具A14S新范式解决微观尺度分子模拟问题为药物、材料领域带来极具突破性的计算模拟及设计工具Hermite®药物。廖矿标广州国家实验室研究员、广州标智未来科学技术有限公司创始人报告人简介国家海外高层次青年人才广东青年五四奖章获得者广东省青年联合会委员。专注于开展化学合成、自动化、高通量与人工智能技术的交叉融合其中两项科研成果连续发表在Nature杂志。2019年回国至今聚焦呼吸系统疾病开展新药研发工作致力于实现产学研深度融合。因其卓越贡献曾先后入选国家重大人才工程荣获广州市优秀专家等多个荣誉称号。报告题目化学合成自动化与智能化报告摘要多样化的生产生活需求对应了多样化的化合物结构而多样化的化合物结构往往需要通过多样化的化学合成技术来创造。化学合成存在依赖高水平人才手动重复试错的问题如何实现自动化与智能化逐步受到广泛的关注。本次报告廖矿标团队将分享在实验室自动化、高通量实验平台、数据建库以及人工智能预测模型等方面的探索与收获。李阳溪砾科技联合创始人/董事长报告人简介溪砾科技联合创始人/董事长雅济科技创始人兼任华中科技大学同济医学院医药卫生管理学院兼职教授、华中科技大学智慧健康研究院研究员。李阳博士具备 10 余年基因测序与分析领域研发、运营、管理经验致力于研究高通量测序分析算法研发及其在人类基因组疾病中的应用曾发明 FusionHunter、TrueSight、Weaver 等基因组大数据核心算法在美国伊利诺伊大学取得生物信息学博士学位本科毕业于北京大学于 2018 年入选福布斯中国 30 位 30 岁以下精英。报告题目创新药物研发新范式AIRNA小分子报告摘要传统小分子药物研发通常以蛋白质为靶点但在近2万个已知基因中约3000个基因被认为是可成药的经过 FDA 批准可靶向的靶点仅约 600~700 个靶向蛋白质的小分子药物研发空间有限而沿着中心法则向上追溯靶向RNA可有效扩展这一空间。ReviR通过搭建AI驱动的药物研发平台VoyageR进行靶向RNA的小分子药物研发借助算法和大规模测序解析 RNA 结构、建立自动化迭代模型、进行RNA靶点与相关化合物的大规模筛选及优化高速而有效推进研发进程打造创新药物研发新范式。郑家新北京大学深圳研究生院副教授、深圳屹艮科技有限公司首席科学家报告人简介分别于2008年和2013年从北京大学获得物理与数学双学士、凝聚态物理博士学位现任北京大学深圳研究生院新材料学院副教授PI、博士生导师。主要从事能源材料计算模拟与设计、材料计算方法的开发。至今在Nature2篇、Nature Energy、Nature Commun.、Acc. Chem. Res.、 Nat. Sci. Rev.、J. Am. Chem. Soc.等学术期刊上发表SCI论文150余篇总引用8000余次H-index为49。获得2018年深圳市自然科学一等奖2020年深圳市青年科技奖入选斯坦福发布的全球前2%顶尖科学家榜单。报告题目机器学习力场应用于锂金属负极生长机理研究报告摘要锂枝晶是阻碍锂金属负极商业化应用的关键问题对其动力学机理的研究对探寻抑制锂枝晶生长的有效手段至关重要。动力学机理的研究主要依赖分子动力学、相场、有限元等计算模拟但都精度有限难以精确观察到微观动力学行为。机器学习力场兼顾了第一性原理的精度和分子动力学的计算效率为锂枝晶的动力学研究提供了有效手段。我们基于机器学习力场对锂枝晶的生长机理上做了深入和系统的工作为实验上抑制锂枝晶生长提供了有效解决方法。郭天南西湖大学特聘研究员、西湖大学蛋白质组大数据实验室负责人、西湖欧米创始人报告人简介西湖大学生命科学学院特聘研究员西湖实验室iMarker实验室主任西湖欧米创始人。任中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业分会秘书长国际人类蛋白质组协会(HUPO)理事会委员。先后在华中科技大学同济医学院、武汉大学、新加坡南洋理工大学、瑞士苏黎世联邦理工大学等学习和工作。长期从事临床蛋白质组学相关研究在AI赋能临床蛋白质组学技术开发和应用上做出多项成果在CellNature Medicine等杂志发表多篇论文。报告题目AI赋能的蛋白组学最新进展报告摘要报告展示了蛋白质组学在生命科学中的价值和应用将人工智能应用于蛋白质组学并与大量临床数据相结合探索生物标志物加速蛋白质组学技术成果在肿瘤领域的最新进展同时介绍了AI赋能的蛋白质组大数据科技领域的产业转化/落地等前沿资讯。References:1. AI4Science to empower the fifth paradigm of scientific discovery, By Christopher Bishop.https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/ai4science-to-empower-the-fifth-paradigm-of-scientific-discovery/2. AI for Science Report, ARGONNE NATIONAL LABORATORYhttps://www.anl.gov/ai-for-science-report3. 科学智能 (AI4S) 全球发展观察与展望 Artificial Intelligence for Sciences (AI4S)—A Global Outlook 2022 Edition未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
