云素材PPT模板超市 ChatGPT与PPT 2024-05-07

探索第四范式：ChatGPTvsAI2.0，数据密集科学的未来在哪里？

文章主题：关键词：AIGC, 科学数据, 数据密集型科学发现, 第四范式

AIGC专题：跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT

今天分享的是AIGC专题系列深度研究报告：《AIGC专题：跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT》

报告共计：20页

海量/完整电子版/报告下载方式：公众号《人工智能学派》

科研正在走向“第四范式”，既数据领先和主导的科研探索

🌟随着数字化时代的加速，海量数据已成为科研领域的核心力量，推动着”第四范式”的到来，即数据驱动的科学研究。💡1998年的图灵奖得主吉姆·格雷在其里程碑式的2007年论著中，预见了这一科学方法上的重大转变——从传统的”第一范式”到”第二范式”再到”第三范式”，如今正迎来”第四范式”的崭新时代。🌐在这个时代，数据不再仅仅是记录和存储，而是成为创新的关键引擎，驱动着科研突破与知识发现。📊科学家们通过分析、挖掘和解释这些海量信息，揭示隐藏在复杂现象背后的规律，从而引领新的科学探索。🔬为了充分利用这一资源，科研机构和学者们正积极拥抱数据科学，提升数据素养，以适应这个数据密集型的未来。🎓同时，政策制定者也在逐步认识到科学数据的战略价值，制定相应的法规来保护、管理和分享这些珍贵的数据资产。🌐SEO优化提示：使用关键词如”数据驱动研究”、”第四范式”、”科学研究革命”、”图灵奖”、”数据素养”和”战略资源”等，并适当增加emoji符号以提升可读性和连贯性。

传统的实验归纳，

🌟🚀数据驱动的科研革命：探索模型的力量与仿真模拟的奥秘🔍💻在21世纪的知识海洋中，数据密集型科学发现（Data-Intensive Scientific Discovery）正引领一场创新风暴，它以强大的模型推演和精细的仿真模拟为核心，驱动着科研领域的深刻变革。👩‍🔬科学家们不再受限于传统的实验方法，而是通过海量数据的解析，揭示隐藏在复杂系统背后的规律。🔍模型，就像精准的指南针，引导我们穿越数据的迷雾，预测未知，优化决策。它们不仅简化了复杂的科学问题，还加速了科研进程，让我们能够预见未来科技的脉动。📈_simulation_，则是实验与理论的完美结合，通过模拟现实世界的复杂动态，帮助我们在虚拟空间中进行无尽探索。无论是气候变化的研究，还是生物分子的结构解析，仿真技术都为我们提供了洞察真相的独特视角。但这并非易事，它需要深厚的数据处理能力，严谨的科学逻辑，以及对新技术的敏锐把握。这就是为什么那些掌握这些工具并善于利用它们的人，能够在科研领域独占鳌头，成为真正的数据英雄。🏆让我们一起投身这场数据驱动的探索，用模型和仿真模拟的力量，揭示未知，塑造未来。🌍💻#数据科学 #模型推演 #仿真模拟

新的信息技术已促使数据密集型科学发明，即科学研究的“第四范式”。

DeepMind突破性进入物理科学，特别在数学和材料科学

构建一个猜测或假设和有关联方面变量的模型，通常用观察到的大规模这些变量的实体价值，用数据主动的猜测产生模型

DeepMind 构建一个由数学家和监督ML模型(NN)相互作用的两个工作流，数学家提出假设，(一个由两个变量的方程，投入inputX(z)and产出Y(z)).计算机产生大量数据的变量实体，NN 模型模拟拟合数据，决定最接近的相关投入X(z)，数学家进一步微调和优化假设。程序重复，直到假设被大规模数据支持。

德克萨斯A&M大学等开发人工智能框架寻找耐氧化高熵合金

德克萨斯A&M大学与埃姆斯国家实验室研究人员联合开发了一个人工智能框架，可以预测能够承受极端高温和氧化环境的高熵合金，大大减少实验数量，节约时间和成本。

高熵合金(HEA)由多种占比相近的金属元素构成，相比传统合金具有很多独特性质，例如很好的耐高温性能。但是HEA往往很容易氧化，因此需要通过大量实验寻找具有耐氧化能力的HEA。这类耐高温耐氧化材料在航空航天、核反应堆、化工设备等领域具有广泛而重要的用4

为了降低寻找耐氧化HEA的时间成本，研究人员开发了一个人工智能框架用于预测HEA性质。该框架结合了计算热力学、机器学习和量子力学，能够定量地预测任意化学成分的HEA的氧化情况，计算筛选合金所需的时间从几年缩短至几分钟。虽然该框架的预测结果不是百分之百准确，但是可以筛选出不能满足要求的合金，为科学家提供优化设计的宝贵信息。研究人员表示，该研究能够促成耐高温、耐氧化新材料的发现，有助于实现碳排放目标。