L'intelligence artificielle avec une efficacité inimaginable dans le passé
Promouvoir le progrès de la recherche scientifique, mais si
provoquer une nouvelle révolution scientifique, reste à voir
Récemment, le Laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai et plusieurs autres instituts de recherche scientifique ont publié conjointement le modèle de prévision météorologique mondial à grande échelle "Fengwu". La vérification basée sur les données de réanalyse montre que l'erreur de prévision à 10 jours de "Fengwu" est inférieure de 19,4% à celle du modèle physique traditionnel.
Les prévisions météorologiques mondiales à moyen terme visent à prédire l'état du temps dans les 14 prochains jours. Des études antérieures ont montré qu'en raison de la complexité des processus physiques du système atmosphérique et de l'énorme quantité de ressources nécessaires pour résoudre les modèles atmosphériques, l'efficacité des prévisions météorologiques mondiales à moyen terme n'augmente que d'un jour tous les 10 ans.
Bai Lei, un scientifique du Laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai, a déclaré dans une interview à China News Weekly que "Fengwu" modélise la tâche de prévision météorologique mondiale à moyen terme comme un problème d'apprentissage multimodal et multitâche, et l'utilise comme un à la conception de méthodes de prévision pour l'intelligence artificielle. Sur la base des prévisions rétrospectives, les performances de "Fengwu" ont dépassé le dernier modèle publié par la société d'intelligence artificielle de renommée mondiale DeepMind, et ont réalisé une percée de 10,75 jours de performances de prévisions disponibles.
L'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle pour modéliser le système atmosphérique global n'est qu'une des applications de l'IA for Science (recherche scientifique basée sur l'intelligence artificielle). Dans de nombreux domaines, l'IA transforme la recherche multidisciplinaire avec plusieurs fois, voire des dizaines de milliers de fois l'efficacité du passé. Les scientifiques interrogés ont souligné que la science moderne devient de plus en plus complexe et que les technologies liées à l'IA ont fait des percées rapides ces dernières années, faisant de l'IA pour la science une direction pionnière dans la recherche scientifique internationale.
Fin mars, le ministère de la Science et de la Technologie et la Fondation des sciences naturelles de Chine ont lancé conjointement le travail de déploiement spécial de "l'IA pour la science". La personne concernée en charge du ministère de la Science et de la Technologie a déclaré que la Chine avait une bonne base dans la technologie de l'intelligence artificielle, les données de recherche scientifique et les ressources de puissance de calcul, et qu'elle devait encore renforcer la configuration du système et les orientations générales pour promouvoir l'intégration profonde de l'intelligence artificielle. l'intelligence et la recherche scientifique, promouvoir l'ouverture et la convergence des ressources, et améliorer les capacités d'innovation associées.
"De la prédiction de la structure des protéines à la modélisation du système climatique, de la détection des ondes gravitationnelles à la compréhension de l'univers, l'impact à long terme de l'intelligence artificielle sur l'exploration scientifique ne fait que commencer." Dataconomy, une organisation bien connue dans le domaine de la science des données, a écrit dans un article de la route de novembre 2022.
Une efficacité totalement inimaginable par le passé
La manière de traiter les données va changer le comportement de la recherche scientifique. Liu Miao, chercheur à l'Institut de physique de l'Académie chinoise des sciences, en est profondément conscient. En tant que spécialiste des matériaux, il a déclaré que lors de ses études de doctorat il y a plus de 10 ans, il avait effectué trois ou quatre recherches sur les matériaux, ce qui était considéré comme un succès. De nos jours, sur la base des progrès de l'intelligence artificielle, du supercalcul et d'autres technologies, les matériaux composés de différents éléments peuvent être criblés ou même prédits à partir de centaines de milliers de possibilités, et leurs propriétés peuvent être jugées sans avoir à calculer et à faire des expériences une par une, quelques clics de souris.
Liu Miao a déclaré qu'il y a cinq ans, certains scientifiques, dont lui, avaient prédit qu'avec les progrès de la technologie, la prochaine étape de la science des matériaux ne devrait pas se concentrer uniquement sur les matériaux individuels pour le calcul et la vérification, mais utiliser les données pour aider la recherche scientifique. Son équipe a développé une base de données de matériaux appelée "Atomly", comprenant des données sur plus de 300 000 matériaux cristallins inorganiques.
Il a introduit que les propriétés de presque toutes les substances dans la nat...
[Courte citation de 8% de l'article original]