导 读INTRODUCTION
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）不仅改变了我们的日常生活，还在科学与工程研究中展现出前所未有的潜力。浙江大学朱霖潮研究员：《人工智能重塑科学与工程研究》报告将深入探讨AI如何重塑科学研究的方法论，并以蛋白质结构预测为例，展示AI在这一领域的具体应用和显著成果。
如果感兴趣的话，根据下方提示可以自取哈。
点击下载 →浙江大学朱霖潮研究员：《人工智能重塑科学与工程研究》
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以下是对这些核心内容的简要概述：
1.科学研究方法的演变
科学研究方法经历了从经验驱动到理论驱动，再到计算驱动和数据驱动的演变过程。每一种范式都在其特定的历史背景下推动了科学的发展，但随着研究问题的复杂性和数据量的增加，传统的科研方法逐渐显露出局限性。
经验驱动：基于观察和归纳的实验研究，以经验主义和人的思考为主导。
理论驱动：使用数学工具研究自然现象，从"知其然"到"知其所以然"。
计算驱动：利用高性能计算机和大规模并行计算求解复杂问题。
数据驱动：利用海量数据进行科学研究，以机器学习和统计学等技术替代人类归纳。
2.AI驱动的科学研究范式
AI驱动的科学研究作为第五范式，通过智能算法加速科学发现的全过程，包括提出假设、设计实验、数据收集和分析。AI不仅作为数据分析工具，还能够处理复杂的组合爆炸问题，实现实验、理论、计算和数据科研范式的融合。
3.蛋白质结构预测：AI的成功案例
蛋白质结构预测是AI在科学研究中应用的一个典型例子。蛋白质的结构决定了其功能，而预测其三维结构对于药物开发和疾病研究具有重要意义。
挑战：蛋白质折叠问题涉及复杂的物理和化学过程，实验观察困难，计算量大。
CASP竞赛：CASP竞赛通过"盲测"机制评估计算机预测蛋白质结构方法的准确度，推动了领域的发展。
AlphaFold：DeepMind开发的AlphaFold和AlphaFold2系统，通过深度学习技术，显著提高了蛋白质结构预测的精度，达到了与实验结构几乎无法区分的水平。
4.AI在科学研究中的广泛应用
AI在科学与工程研究中应用广泛，包括方程求解、工程仿真、地球科学、气象预报和工程设计等。例如，华为云的盘古气象模型利用AI实现了全球气象秒级预报，速度比传统方法快10000倍以上。
5.未来展望
AI驱动的科学研究不仅改变了科学家获取和传递知识的方式，还通过生成、提取和标注大规模科学数据集，加速并指导了复杂实验。未来，AI与人的协同工作将更加紧密，共同推动科学发现的边界不断扩展。
总之，AI作为科学研究的强大工具，已经展现出巨大的潜力，并将在未来的科学探索中扮演越来越重要的角色。随着技术的不断进步，AI将继续在科学与工程研究中创造新的突破。
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