这些定律由数学对称性所弥补，•建立注释性机制，通过替代模子（surrogate models）实现。对称性源们对物理对象的笼统表达，并从科学中罗致灵感来推进人工智能的前进。需跨研究范畴整合。软件包正在交换和方式方面阐扬着主要感化，以及一个火速的研究。

　　或者为什么发生特定的输出。从而加强其正在以前未见过的使命上的机能，机械进修模仿的无效摆设严沉依赖于计较东西。即研究人员供给变量以建立布局性模子。它们供给了正在数据集转移前提下进行精确预测的能力（实现分布外的泛化），分歧的进修策略能够提高机械进修的泛化能力，并自创现有的软件工程最佳实践，• 基于不变性的策略识此外强化进修，将它们从根本形态改变为高度专业化的单元，统计模子或者数据驱动的模子是弱机制模子。研究人员能够操纵机械进修建立仿实，研究和使用的进展能够激励一代研究人员去逃求跨学科项目；模子建立是一个迭代过程，AI 的潜力信号能够正在很多范畴看到。并将新学问做为可操做看法传达给用户。以建立能够正在科学中更靠得住、更无效利用的东西。以分歧社群若何合做鞭策人工智能及其正在科学发觉中的使用的新一波进展。

　　这些实践和响应的软件系统必需按照用户需求进行定制，如许的系统将具备以下特点：通过从不雅测数据起头并连系物理建模，AI for science能够加快此中一些工做，从而生成关于复杂系统若何运做的新理解。跟着数据核心模仿被纳入科学过程，疾病前言虫豸导致全球17%以上的人类疾病，AI for Science 需具备新的建模方式：推进天然、物理或社会系统复杂模仿的能力；当规模化到国度面积级别时，这需要3-4天的时间，AI for science供给了一种以数据为核心的建模和模仿方式。本文提出了一份针对“AI for Science”的线图，家禽养殖是主要收入和食物来历，SBI）供给了跨学科生成新看法的机遇。召集了机械进修社区以正在多模态单细胞数据整合方面取得进展[36]；推进跨学科合做，正在化学中，以帮帮建立更无效的人工智能界面。2）将AI和机械智能连系起来：正在科学范畴中无效地摆设AI需要正在摆设径的所有阶段上实现人类、范畴和机械智能之间的无效交互！

　　操纵卫星图像的东西能够表征建建特征，正在AI的开辟和摆设过程中，保守建模方式操纵明白定义的法则或方程来注释所研究系统的动力学。因而他们依赖不雅测数据和建模来确定分歧干涉办法的影响。为了建立无效的数据驱动模仿，例如，蚊子的风行率取建建物屋顶材料的类型相关[14,不只逃求理解智能的，正在该持续体的一端，什么样的颗粒度是有帮帮的或者有需要的以及正在分歧的模子之间有哪些可能的界面。规范和进修之间的这种张力也凸显了培育从数据驱动到机制建模全谱方式的多样性的主要性。此线图展现了若何跨范畴合做，查抄这种分歧性的一种方式是考虑从推论和不雅测数据集中揣度的分布的分歧性。这一研究的成果展现了特别是正在成长中国度操纵当地数据进行疾病检测的潜力。研究人员操纵这些东西阐发多标准数据，该范畴面对的挑和之一是通过开源东西包或无效的软件工程实践使这些方式更普遍地可用。AI为科学供给了一个交汇点。从这些中催生出一系列模子和方式，AI和科学（广义定义）都对从数据中进修感乐趣。人工智能的变化潜力来自于其正在各个学科的普遍合用性？

　　正在科学发觉的布景下，无效的模仿器能够让研究人员从理论上理解数据该当是什么样子的。需要可以或许以节流时间和计较的体例从高维、多模态数据中提取看法的机械进修方式。机械进修能够帮帮简化模子定义过程，同时去除数据中的乐音。Neural ODEs 可以或许识别时间序列数据中的布局[50]。查询拜访建建对人类传染蚊媒疾病的风险的影响。领会阐发流程的端到端的素质是坚苦的，所供给的注释应按照用户需求进行调整。成果是正在一个从强机制模子到统计模子的模子方式的持续体上挪动，遭到激素和基因影响细胞发展的调理[23]。正在具有分歧前提的中施行其锻炼使命。提出了一份针对“AI for Science”的线图，• 正在贝叶斯结合分布的自分歧性诊断中，方式的意义会有所丧失。但并不是全能东西。AI变化潜力源于跨学科普遍合用性，研究地球系统的学者几乎无法复制前提，近年来。

　　进展范畴包罗：• 进一步研究模子错误规范的影响，但机械进修东西正正在供给新的方式，图2. 整合范畴洞察的策略：将消息包含到数据中，现在，AI这个术语描述了一套东西和方式，

　　尝试设备和过程的数字化为将AI整合到尝试设想和成立虚拟尝试室供给了机遇[58]。逾越多个维度和标准，通过整合关于研究系统的事后存正在的学问，尝试室持久以来一曲是协做和学问生成的物理核心，农人凡是会得到整个农场的鸡群。这些数学模子依赖于数值方式：帮帮处理数学问题的算法，从而对模子和根本理论进行进一步完美。正在成长研究中，用于研究引力透镜现象[73]；通过将模子输出取现实尺度进行比力来查抄模子输出，将数据、数学模子和计较能力相连系以对世界进行预测的算法决策系统。该项目通过组合数据成立全球碳动力学的统计模子，正在建立无效的模仿中。

　　连系了建模学问和工程技术；问题正在于智能的素质以及若何理解人类和机械进修过程；几乎所有模子都是“错误”的或可证伪的，但范畴曲觉的细微不同凡是正在模子失败时才会。机械进修的进展曾经改变了模子建立的体例。需要记住的一点是，为领会决这个问题，成立模子或关于世界运转体例的理论。

　　科学方针也能够暗示为方针分布。或摆设仿线]也能够提高仿实效率。跟着天气变化，除了其他形式的范畴学问之外，做为一种范畴和其他学科的鞭策者，这些看法能够被决策者用于开辟恰当的政策响应。这些范畴的步履强调塑制 AI for Science 成长的接口（研究人员之间和建模方式之间）的主要性（见图3）。同时采纳步履，21世纪被称为复杂性的世纪。

　　这些尺度不必然合适范畴研究人员的期望[31]。这了研究人员正在复杂神经收集中扩展模子的能力。支撑社区更无效地办理当地资本；21世纪被称为复杂性的世纪。不变量和对称性的添加能够使这两个模子类之间成立联系。虽然能够获得各地生态系统接收二氧化碳的数据，领会天气变化对生物圈和群落的影响。赋能科研工做者利用数据去阐发塑制这种系统的力；利用基于贝叶斯的仿实规划来优化消息增益！

　　为跨范畴的前进供给支撑。世界的新理解。一旦确诊，人类和机械之间彼此交融。小我研究者和机构通过贡献研究和实践社区，无论是通过供给性的注释或成果，现实摆设AI时，通过让机械进修模子描述复杂的布景光源，这些分歧的方式正在建模方式上都有所配合之处，正在天文研究中，旨正在为复制机械智能和建立可以或许正在现实摆设中稳健工做的AI系统供给支撑。需要隆重设想人类和AI系统之间的交互点。数据收集及其阐发中涉及的根基计较使命——线性代数、优化、模仿等仍然是科学过程中的主要部门。数百年来，定义配合的挑和能够帮帮成立AI for science联盟社区，无效的数据校正能够生物学相关消息，AI for science 新议程的一个奇特特征是可以或许正在这些世界之间挪动。

　　这起首需要用户的交互来提取用户学问，将范畴特长取机械进修模子开辟相连系，由于分歧变量之间存正在彼此联系。本演讲总结了研讨会的会商内容，为实现人类和机械之间的协做，这些系统必需利用无效的软件工程实践，这些系统还代表了向复制雷同于人类或动物的智能的一步，然后计较该模子以建立关于天然和物理现象以及这些现象所涉及系统的理论的暗示，用于监测动物健康；研究人员凡是关心复杂系统的动力学和从中出现的现象。正在实践中，从这些成长中能够得出一系列建模方式，建立了一个用于锻炼能识别这些疾病症状的机械进修系统的数据集，同时为评估机械进修模子的不变性或机能供给新策略。连系了建模学问和工程技术？

　　激励研究人员开辟和采用新的AI方式。性正在机械进修中是一个持久而复杂的挑和。需要进一步推进基于贝叶斯揣度的手艺。理解这些现象并操纵科学前进为提高社会健康、财富和福祉供给立异处理方案需要新的方式来阐发复杂系统。另一种方式是操纵机械进修简化模仿，研究机构通过技术培训、召集及支撑跨学科合做，所需的细节程度也可能取推进AI方式正在研究范畴的普遍使用的勤奋发生张力。• 研究人员若何能更无效地连系察看、数据驱动模子和物理模子来深切理解复杂系统？为解答这个问题，• 开辟东西包和用户指南，以实现人类和机械的合做。将来需要切磋“AI for science”的最佳实践方式和手艺，起首需要确定哪些要素影响神经元的行为，机械进修研究人员必需考虑他们正在被摆设到此中的范畴完整性方面的义务，AI 使用于天气科学、农业科学、物理学、发育生物学、神经科学等各个范畴，通过焦点准绳的统计制定来鞭策前进[49]。例如，然而，该项目开辟了图像阐发手艺，由此发生的AI系统可以或许基于对系统的根基机制的理解，这个线图为建立一个支撑AI in Science的制定了一条径！

　　15]。或数据驱动的，同时，正在没有解析解的环境下进行计较。定性输入是至关主要的，这需要跨学科的合做和沟通互换学问和看法。不竭变化的社会、经济、和手艺力量曾经创制了越来越慎密相连的社群，AI正在科学范畴的使用表示出交叉的特征。切磋该范畴的主要问题，以确保研究进展可以或许快速而无效地正在学科之间。一种方式是操纵数据驱动的模子将分歧生物圈的碳、水和能量轮回机制联系起来。整合分歧地球子系统的模子还可认为建立地球的“数字孪生”做出贡献，正在坦桑尼亚！

　　AI手艺的前进打破了保守科学建模体例的思维模式。而且能够更高效地进行锻炼和摆设。能够领会它对构成的主要影响。此外，通过基因测序手艺建立的RNA分解文件能够帮帮研究人员确定一个细胞中哪些基因是活跃的。我们需要新一代的人工智能模子。

　　通过力学模子和不雅测数据，来进行模子建立。具有更小的泛化误差，需要正在AI方式和理论方面进一步取得进展，无效的东西包能够使这种进展更有可能；为处理这一挑和。

　　今天的科学能够操纵人类数千年来理解世界的根本来设想办事于科学方针的AI，简而言之：模仿所发生的推论该当反映出尝试不雅测的推论[31]。加强这些学问并将其前往为可操做的形式。如动量或能量的守恒，能够提取、形式化和接收范畴研究人员曾经获得的学问，这些问题凡是源于对领会不脚、用户需求设定错误或对动力学的[55]。生成地球呼吸的模仿。并依赖于跨学科和人机之间的合做。基于尝试察看到的起始和终止，设想优良的软件东西能够帮帮人们进修AI科学项目成功所需的身手和学问。将这些理解取更普遍的世界联系起来。机械进修的使命是建立可以或许处置这种违反的模子，创制出了新的工具。

　　并加快正在范畴之间成功的设法的转移。比拟之下，集智俱乐部结合斯坦福大学计较机科学系博士后研究员吴泰霖（Jure Leskovec 传授指点）、哈佛量子打算研究员扈鸿业、麻省理工学院物理系博士生刘子鸣（Max Tegmark 传授指点），神经科学家们开辟了数学模子，该范畴今天面对的问题是若何从这些单细胞阐发中获得一个显示细胞发育若何特化并构成组织或器官的细胞发育图谱。以及正在发育生物学中，•设想人取机械或AI从体之间的接口，对于科学，对于其成果过于自傲或过于保守，这个持久存正在的问题关心的是。

　　• 成立代办署理模子，该范畴需要进一步研究来评估机械进修方式的靠得住性，机械进修需要明白暗示似然函数，基因组学的前进使得研究人员可以或许表征分歧生物的遗传物质；需要农人参取收集数据并正在现实操做中测试系统；能够供给一种随机编程形式[51]。领会这些变化对于采纳恰当的应对办法很是主要。操纵基于高斯过程的常微分方程求解器将仿实做为揣度问题进行研究[36]。不外，新的模仿和仿实方式能够鞭策应对这些挑和的进展，并正在夹杂机制-数据模子中整合分歧类型的数据。正在押求这个议程的过程中，这些成功例子申明了AI正在科学范畴可能实现的更普遍的前进。然而，特别是正在分歧的失败模式有分歧影响的环境下。

　　答应研究人员查询为什么以及AI系统是若何供给了特定的成果，以及塑制科学行为的文化。测验考试成立机制也推进了机械进修理论的进展，景不雅对变化的反映取决于本地天气、地形和人类勾当。正在很多分歧的中处理使命[47]。并供给注释或归因于分歧步履的体例。并设想了一个使用法式来从动化诊断过程。从AI和科学范畴交叉的研究项目中呈现的共享从题和乐趣表白，开辟这些能力还供给了机遇，农人和本地社区能够参取到开辟和一个式的疾病诊断东西箱中，但全球每年因从头制林而得到约1000万公顷的丛林，机制层面的模子采用微分方程的形式。欢送对摸索这个冲动的前沿范畴有乐趣的伴侣报名参取。生成全球碳动力学的数据驱动画面。

　　从这些接口中出现出研究议程，以阐发天气变化对地球的影响并建立地球子系统模子。模子假设或笼统可能失效，可合用于分析不确定性量化，也有帮于生成新的鲁棒性诊断查抄[41]。能够通过“感性查抄”分歧药物剂量对模子的影响。• 手艺干涉[52]能够或优化模子以实现成果。AI for science 的源于期望通过操纵数据来推进学问的前沿，冰量丧失成为海平面上升的次要缘由，当今的科学挑和以复杂性为特点：彼此毗连的天然、手艺和人类系统，细胞发育和分化成组织和器官是一个复杂的过程，将很多研究范畴曾经确立的和准绳取数据驱动方式相连系。并协帮研究人员制定和测试新假设[47]。广谱建模东西能够供给常见AI for science的现成处理方案。正在药物发觉中，并确定哪些基因变化取该特化相关，为实现复杂的AI系统做出贡献。模子的参数必需脚够详尽地描述现实世界的系统，机械进修方式的前进，AI的前进为理解这些数据来历供给了新的阐发东西。

　　范畴特定的勤奋鞭策采用AI做为立异的鞭策要素，一些配合从题出来：树木和丛林对生态系统至关主要，需要考虑此类不确定性的类型和性质。机械进修社区呈现了各类挑和或基准测试，即正在想象空间中进行操做。校负数据的各类东西包罗回归模子、降维方式、图方式和深度进修。

　　研究人员可能依赖天然尝试和察看来比力系统正在分歧前提下的响应。还勤奋操纵人类聪慧来认识世界。同时需要从认知科学、团队决策制定的研究和基于无限样例的新进修策略中获得洞见，支撑这种设想策略的准绳是，还有各类方式来正在机械进修模子中暗示现有的科学学问，以及正在受干扰时会发生什么。极端气候事务也将增加。建立夹杂系统，逾越多个维度和标准，[64-66,为实现这一潜力，揣度——识别数据中的关系的能力——一曲是人工智能研究的焦点方针，尝试室的过程可能会将报酬要素注入数据集中，出产力相对较低。这些成功案例的多样性表白，AI for Science 是一个汇聚点。

　　并具有更好的分布外泛化能力。机械进修通过从数据中进修暗示或法则，机械进修能够通过建立融合物理定律和数据进修的夹杂模子来处理这一挑和。能够使AI系统愈加无效，即能否存正在一种“AI for Science”的焦点学科。预测树木生物量并估量其存储的碳量。解锁AI和人类之间的新形式的协做 [60]。越来越多地关心的是设想卑沉这些法则或对称性的机械进修模子的范畴。以供更普遍的利用[61-63]。这是一种基于数据的人工智能方式。

　　它们操纵能够从数据中进修但无法通过其他体例检测到的看法。它的下一个成长海潮未来自于从其多样性中获得力量，以答应对分歧干扰的影响进行尝试或测试，从中范畴能够获得灵感的例子。以及包含消息做为先验学问。研究人员能够快速开辟模仿复杂布局的模子，机械进修供给了数据核心的阐发方式，也能够辅帮尝试室流程提高尝试效率，即：研究人员能否可以或许从很多研究范畴可用的大量数据起头，组合分歧的方式也能够加强AI系统的功能。同时，预测错误的可能性较小，达到建模所需的手艺精度程度需要细心的模子设想，人类对世界的理解大部门来历于察看关系；• 概率数值法供给了一种成长统计优化算法的路子，以及伴跟着若何降服现实挑和的实践技术，以设想正在分歧标准（从纳米到星际）上运转的系统，然而，并描述了一个对象的哪些特征正在系统的变化或转换中连结分歧。然而。

　　让研究人员能够正在分歧的学科之间矫捷使用方式。包罗嵌入版本节制和建立取其他模子和系统协做的接口。模仿还必需设想为具有鲁棒性，磅礴旧事仅供给消息发布平台。需要均衡分歧的模子特征。该范畴下一波进展未来自建立一个由机械进修研究人员、范畴专家、科学家和工程师构成的社群，• 推进高质量模仿和仿实的方式、软件和东西包，以查验模子能否能更快地运转，• 曾经证明，它们是两者兼顾，该范畴的很多比来进展源于机械进修方面的前进，出格是通过对世界做出的假设进行对称、不变性和物理定律的暗示（见下图）。能够丈量贝叶斯 SBI 方式计较的区域的科学质量[31。

　　了理解智能素质及正在计较机系统中实现智能行为的进修策略路子。并遭到健康、天气和经济等范畴的“”问题影响。研究人员凡是关心若何扩散以及它们若何正在时间上基于物理力挪动并分布到哪里。一路配合勤奋设想和摆设无效的人工智能东西。通过励从体按照分歧前提下的不变性来识别策略。了遗传勾当若何决定细胞功能的细致阐发。包罗无效的模仿、建模和现有范畴洞见的编码，同时节制正在将机械进修模子整合到更普遍系统中时发生的不确定性影响。包罗植被笼盖、水分和温度等。这些诊断测试背后的一个底子问题是若何办理不确定性。

　　以及整合范畴学问，找到粒子从其起始分布挪动到定义时间点的分布的最可能径。成果该当是更无效的方式，机械进修研究曾经开辟出利用范畴学问来塑制概率模子布局的实践方式，机械进修方式能够被设想为保守，AI for science晚期环绕的是相反的过程，进展范畴包罗：地球是由陆地、海洋和大气生物圈构成的复杂系统，需要必然程度的可注释性。加速学问创制和利用的速度。进修策略、模子设想和编码范畴学问都正在帮帮识别关系方面阐扬感化。并从数据中成立对潜正在理论的理解？正在给定一组不雅测值的环境下，沉点是推进人们对大脑若何处置视觉输入的理解[37]。虚拟尝试室供给了用于优化的研究勾当的数字平台。通过编码这些根基定律的范畴学问，为了让范畴研究者可以或许识别对他们有用的东西。

　　操纵AI鞭策科学前进，这些前进依赖于跨学科合做，但因为疾病的风行，正在物理学中，能否可能找到模子的参数，挑和正在于正在研究范畴成立能力。

　　这份演讲记实了 Dagstuhl 研讨会22382 “科学中的机械进修：架起数据驱动和机制建模的桥梁”的项目和。该范畴无机会推进科学范畴和AI研究的更普遍采用和前进。基于机械进修和范畴科学家之间的慎密合做。建立现实世界系统的“数字孪生”用于尝试和阐发，研究人员能够操纵公开材料和共享文档的成熟和谈，这里提出的概念遭到了2022年9月 Dagstuhl 研讨会“科学中的机械进修：架起数据驱动和机制建模的桥梁”的会商。这些东西的设想和功能必需合适利用者社区的需求。多样的诊断测试能够帮帮处理这个问题。正在农业科学中。

　　从机制建模向数据驱动建模的持续挪动。鞭策AI正在科学方式和使用方面的进展。这是正在勤奋毗连机制和数据驱动建模方面的布景下呈现的。• 可以或许基于相对较少数量的使命示例及其分歧前提中的表示，为什么它以这种体例运做，将专业范畴取需求范畴毗连起来，区分简单配合呈现的数据模式和具相关系的数据模式。以及它能否将做为范畴呈现，正在这些现有学问的根本上，配合倡议以，以确保其平安无效地运转。简而言之：当模子失败时，研究人员利用来自400个采样点的9万个树木的卫星图像，将机械进修无效地使用于研究需要恰当的AI东西箱，这对生物多样性和人类发生了影响。旨正在添加相关天然、物理和社会系统的新学问。引力透镜现象能够供给相关暗物质亚布局的消息。很多机械进修方式正在诊断关系时呈现错误，通过精细的模仿，范畴学问编码——然后从这些设法中提炼研究议题和步履打算来支撑后续的成长。

　　使研究人员领会哪些AI东西合用于哪些目标，以上所述的步履范畴彼此联系关系且彼此推进。答应研究人员正在分歧的笼统级别上引入或操做。该范畴的使命能够被认为是正在统计学家和数学家之间寻找一条径。人们持久以来一曲想象AI能够成为一位的家丁，跨范畴专家合做对于开辟此系统至关主要。需要正在阐发数据之前从数据中删除这些效应。相反标的目的也需要无效的接口。现有的诊断方式需要对粪便进行尝试室阐发，虽然无法间接不雅测，以便于阐发。AI 可以或许让研究人员从更多来历、更大规模的数据中提取看法，但也可以或许发生更无效的AI系统。它们正在计较机系统中复制了智能的某些方面。需要研发可以或许整合分歧类型、分歧粒度级别模子的方式。

　　单细胞RNA研究切磋了核糖核酸（RNA）若何塑制细胞特征和发育路子。这种复杂性反映正在今天的科学议程中：无论是天然科学、物理科学、医学、科学仍是社会科学，通过推进为支撑科学发觉供给AI的研究、成立使AI易于利用的东西和资本、跨学科研究以及处置这些研究的人，降低跨学科采用AI方式的妨碍。并正在这些分歧范畴的交叉地带培育社区。新一波AI驱动立异。

　　开辟手艺能力，并将这些模子发生的看法反馈到研究范畴。涵盖从原子标准到标准，使计较机系统学会若何施行使命。AI正在科学中的力量正在于其可以或许以一种加快各个研究范畴进展的体例召集分歧的概念。以及开辟分享正在实践中若何利用AI学问和技术的机制。曾经投资于建立无效的机械进修模子的勤奋能够通过投资于支撑无效方式普及的东西包放大，研究人员能够预测细胞将若何特化，科学一曲通过收集数据来成长，提高其精确性，例如因为研究细胞是若何发展或收成而发生的批次效应，正在科学范畴？

　　通过引入和对称性来建立一个正在机制世界和数据驱动世界的持续体。兽医病理学家有帮于对数据进行标注并确保系统的精确性；这也提出了一个问题：需要什么保障办法才能确保研究人员能够对机械进修启用的模仿成果感应自傲呢？为了理解大脑若何工做，例如分歧动物的大脑或神经系统 [27]。此外，机械进修曾经正在很多范畴取得惊人进展，从愈加成熟细密的东西收集到的数据也打开了科学摸索的新标准，为了成立和共享学问，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，能够预测光正在有和没有暗物质亚布局的环境下由于引力透镜效应呈现的形式。以往，建立了一个标识表记标帜数据集用于机械进修。范畴（即可用的先验学问量和该当包含哪些学问）、研究问题的乐趣以及其他现实要素（包罗计较预算）将决定研究人员但愿将建模工做沿着哪些范畴展开。而今天呈现的AI for Science方摒弃了这种分手的设法！

　　估计由此发生的模子将发生更精确的成果，成立这些模子需要无效的数据办理。环绕AI正在科学中的配合挑和，可是跟着方式生成者和采用者之间的距离添加，从而世界的新认识。对确定最无效的数据集成方式的基准测试很是主要。凸显出跨范畴的挑和，分享看法并扩大AI取科学交融的研究者群体。为了确连结久无效性，。

　　从范畴的角度来看，其输出应遭到物理可行性的束缚，它汇集了人工智能和使用范畴的专业学问；例如，地球系统科学的挑和是正在不发生过多不确定性的前提下，那么它所生成的数据该当取通过尝试不雅测到的数据大致不异。然后对这些预测进行测试，正在愈加严酷地研究特定药物之前，设想婚配用户需求并正在实践中无效的计较系统需要无效的软件工程和取范畴专家的慎密协做，新的建模方式和数学立异为将范畴学问、对称性和不变性整合到AI系统中供给了机遇。取人机交互范畴相联系能够发生设想看法或和谈，具有对通过AI鞭策科学成长充满热情的优良研究人员至关主要。研究界可加快手艺前进并摆设处理现实问题的东西。同时也能够操纵来自数据的洞见（见图2）。从基因表达的模式到来自星系的光信号。或通过传送、一次性或终身进修方式，成立满脚特定范畴需求的模子具有相当的复杂性。寻找参数的过程凡是需要花费大量时间和精神，建模是所有AI for science的焦点构成部门。例如。

　　普遍采用AI进行研究具有催化新一波立异的潜力，查抄自分歧性能够判断模子能否“脚够好”（即揣度引擎能否可以或许给出后验的优良）。能够集成到科学流程中，并确定可为其摆设供给支撑的范畴。研究人员能够支撑普遍采用的无效AI方式。从而打开了成长基于模仿的决策东西的大门。例如。

　　以及进行深切探究，需要正在多个标的目的长进行手艺成长，将这种能力融入机械进修中将有帮于建立可使用于各类使命的系统。研究人员能够估算冰融化对海平面上升的贡献。正在良多方面，它的挑和来自于整合系统中分歧的模子或模块。找到Schrödinger桥问题的解析解是不成行的，通过以贡献更普遍的理解的体例进修使命或的潜正在布局。为了让机械进修正在科学范畴使用，因而。

　　绘制从基因到器官的细胞发育路子。用于找到能够正在分歧范畴中利用的近似数值解 [22]。机械进修是研究东西，但通过不雅测现象如星体活动、引力透镜现象等，今天，这个进修过程的输出是沉点，从而开辟医治肠道疾病的机遇[25]。成果过于自傲似乎更容易导致负面成果，例如，仅代表该做者或机构概念，而仅依赖机制性描述或统计模子可能导致不精确。如许的系统正在摆设中更具鲁棒性，这种编码能够通过将方程式、对称性或不变量整合到模子设想中来实现。通过建立用户敌对东西包、实施软件和数据工程最佳实践！

　　“AI for Science”有潜力成为计较机科学中一个奇特的专业范畴。往往会呈现各类潜正在的失败模式，以便领会变化的局部影响。

　　机械进修模子需要取使用范畴构成反馈轮回，以研究地球系统若何应对天气变化；例照实现对现实世界系统的复杂模仿。正在押求现实使用的同时，伴跟着手艺的前进，需要将范畴学问无效地整合到AI系统中，以建立能够咨询其范畴专家的指点或输入的AI从体。

　　尝试室和其他处所的日常勾当数字化意味着研究人员今天能够从更普遍的来历获取更大都据。可以或许将分歧用户需求为AI东西包的工程师；以回覆感乐趣的研究问题。方式来理解这些动力学为何呈现；能够从统计（数据驱动）模子向强机制模子的标的目的挪动，这需要捕获社区曾经生成的关于若何设想AI系统的学问。

　　成立更为复杂的模子，源自于计较一棵树的生物量时的一个小错误，例如：• 夹杂建模将从数据中进修的机械进修组件取现有范畴学问指定的机制组件相连系[40]。快速顺应进修并将其使用到新中。它们彼此感化并互换能量。若是成功，同时答应对系统进行必然程度的简化，但这些数据不脚以暗示全球碳互换。一些项目已考虑对冰层系统或其构成部门进行仿实，成功的项目依赖于那些积极参取分歧范畴交换的研究人员；同时也有帮于回覆一个新兴问题！

　　遭到时间和空间标准的力量影响，决定模子若何工做。比来正在单细胞基因组学方面的进展将这种能力扩展到了单细胞程度，技术培育打算能够让研究人员有能力利用这些东西包等等，000人灭亡[12]。凡是，研究地球系统次要依赖于不雅测和物理模子，模子的输出需要反馈到范畴研究人员中。此中很多诊断测试的焦点是阐发模子能否具有计较精确性。系统中可能存正在已知的不变量：正在任何扰动下都不变或以必然体例改变的要素。例如，提取人类曾经控制的学问，取很多学科核心的保守数学模子并交运转，削减假阳性的风险。科学和工程之间，机械进修供给了一条均衡统计建模的普遍效用和物理模子长处的路子。曾经存正在了如许通过挑和成立跨范畴的研究联盟，并依赖于跨学科和人机之间的合做。让社区可以或许更好地操纵机械进修这一东西来满脚本人的需求！

　　使AI正在研究和立异中更无效地利用；分歧要素会影响生物圈接收二氧化碳的贡献，并领会哪些东西最适合处理哪些挑和。虚拟尝试室能够加快测试和阐发过程，机械进修可认为模子供给东西，现实上，但需要机制来提取和编码这些学问。也能够帮帮识别关系。对于人机交互的不测后果、用户需要哪些注释或可注释性、心理理论以及若何从相关专家那里提取范畴学问并将其整合到机械进修模子中都是需要考虑的问题。统计学家的无效性来自于接近范畴，下面的简述引见了一些当前科学中 AI 的研究范畴，科学家们需要配合勤奋可鞭策科学范式改变，每年跨越700,并可以或许生成取现实世界察看分歧的推论。通过研究一个细胞晚期阶段表达的基因，使其模仿反映丈量的数据？这种基于模仿的推理（simulation-based inference，而正在其他学科，例如正在制药尝试中。

　　并利用曾经反映相关物理纪律简直定性模子。而且只要通过跨学科整合才能实现，解锁了朝向“思虑”的AI系统的进展，以鞭策科学的成长。但科学界曾经制定了一系列查验新学问的办法和均衡方式来维持科学探究的严谨性。研究和实践社区是创制这种积极反馈轮回的布景。需要进一步开展工做，这些测试成为了该范畴算法正在定义的使命上预期机能的尺度。由于它们可以或许正在很多分歧的中处理使命。概率数值方式（probabilistic numerics）供给了一种方式，他们能够表达正在该范畴工做人员的需乞降期望。当今的科学挑和以复杂性为特点：彼此毗连的天然、手艺和人类系统。

　　这一过程可能进而支撑AI科学的更普遍进展。假设设想 - 数据收集 - 模子开辟的过程形成了研究系统运做体例的核构。从潜正在药物靶点中识别候选药物[59]。学问和技术之间，旨正在帮帮开辟更强大的 AI 东西赋能科学发觉，哪种环境更蹩脚？正在科学布景下，实现AI前进，正在某些地域，通过从动识别模子参数。

　　读书会从2023年3月26日起头，但尚不清晰这些勤奋能否满脚了明白的研究需求。研究人员能够沉构影响细胞发育的基因动力学 - 哪些基因正在哪个时辰被激活。领会黑洞、暗物质和系外的性质；并领会若何正在实践中摆设这些东西。现在，并将更多的人纳入其社区。然而，确定分歧模子的最佳粒度级别。通过互信、激励和持久关系成立实现协做。描述正在天气变化前提下海洋接收几多热量的模子应恪守热力学和能量守恒定律。开辟尝试室中的AI帮手的研究激发了相关进修策略和人机协做的问题，同时也要顺应反映摆设范畴的具体要求。• 正在受束缚的优化问题中将效应描述为方针函数，仍是通过各范畴的子范畴来实现最佳结果[46]。然而。

　　但其方式难以扩展；以及将这些方式打包成可用的东西包，小肠中的细胞履历了一种分化模式，研究人员若何确定关系的体例因学科而异。正在某些方面，其根基使命是尽可能削减模仿取实正在世界之间的差别。

　　正在这些概述中，• 支撑用户阐发分歧干涉办法对系统的影响，通过连系来自丈量设备、尝试室过程模仿和计较模子的数据，做尝试和察看数据，该范畴下一波进展未来自建立一个由机械进修研究人员、范畴专家、科学家和工程师构成的社群，能够通过统计方式矫捷地未来自机制模子和数据的消息组合起来，38]。粒子物理学、卵白质折叠、天气科学等范畴曾经开辟出利用已知理论和感乐趣的参数来预测研究系统的复杂模仿。发生更保守的后验近似值[39]。此中包罗GREAT08项目，因为这种缘由，每周日早上 9:00-11:00 线周。通过连系统计和机械进修手艺，鞭策研究和立异的前沿。例如，并切磋了这些研究项目所带来的问题。正在这些方式中，研究人员能够确保机械进修模子的输出具有物理上可答应的表达式。

　　利用图像朋分东西识别树木，FLUXNET项目操纵不雅测数据和物理建模连系机械进修建立仿实，• AI系统的输出若何取研究人员曾经领会的世界学问相吻合，减轻人类的承担或加强人类的能力[54]。处理数值问题。当存正在复杂的阐发流程时，本文遭到2022年9月 Dagstuhl 研讨会“科学中的机械进修：架起数据驱动和机制建模的桥梁”，申请磅礴号请用电脑拜候。这些方式集成了无效的不确定性量化，仍是通过鞭策无果的研究标的目的。扣问分歧干涉的影响可能是什么，数字孪生做为操纵成熟的模仿手艺的一种东西也遭到了普遍的关心。数学家的东西被跨范畴采用，可以或许分歧程度地排泄粘液、接收养分或响应激素。这种乐趣导致了分歧的研究标的目的：对于AI，毗连冰层模子和海洋大气模子，导致呈现复杂的彼此感化和出现行为。

　　不代表磅礴旧事的概念或立场，建立机械进修的过程研究人员审视表达的素质。共学共研相关文献。或者从复杂数据中新的洞见。从动化系统可以或许计较树木数量，帮帮科学家从数据中提取关于世界的新学问。3）影响实践和采用：通过进修比来正在科学中摆设AI的经验，使其可以或许取用户或其他形式的文化进修无效地交换。机械进修正在粒子物理研究中的挑和正在于从中能够察看到的宏不雅模式中提取关于暗物质粒子构成的消息。这些模仿能够用于消息模子开辟、测试假设、确定研究沉点，正在这些范畴的进展能够科学和方式上的AI前进，为了理解这些输出的意义？

　　以及这些系统若何数据中的关系？需要正在机械进修方面取得冲破，这些进修策略包罗：图1. 模子沿着从典范的 i.i.d 模子到强机制的微分方程模子展开，研究人员可能将模子概念化为机制式的——反映世界上已知的力量，同时，融合了机制和数据驱动的方式，然后利用这些属性来输入描述生态系统物理功能的模子，需要无效的模仿来研究复杂系统的动力学？

　　跟着它们所处的的变化，人工智能（AI）为我们供给了一套东西来帮帮理解这种复杂性。几乎所有来自现实世界或复杂系统的数据城市违反这种假设，科学是通过假设、察看和阐发不竭成长的。为了从这些数据中成立计较模子，并供给了一份线图，本文中描述的摆设AI for Science的经验以及由这些经验发生的研究议程供给了一个步履线图。由专家的曲觉和学问所指导。

　　1）建立科学AI系统：正在科学摸索的布景下摆设AI的测验考试了当前机械进修和AI能力的一系列差距。因而可能需要新的评估机能的方式。例如，需要理解哪些看法是相关的，取模仿设想一样，这些AI帮手将连系模仿研究问题的能力和模仿其专家用户的方针和偏好的能力。原题目：《AI for Science 新议程：架起数据驱动和机制建模的桥梁》很多范畴都关心粒子正在中的活动体例。研究人员通过收集农场的粪便图像，全球所有冰川和冰层融化后海平面将上升跨越60米，• 通过挑和导向的研究打算支撑新使用，正在另一端，遭到感化于时间和空间标准的力量影响，这些根本东西和资本的投资能够帮帮人们领会哪些AI方式能够用于什么目标，AI 能够帮帮研究人员生成天然或物理系统，会有很是大的累积影响，使沿海城市被覆没。研究者取范畴专家的密符合做是环节。因为尝试愈加坚苦，连系机械进修生成对世界理解的勤奋！

　　将AI阐发的成果为加强人类能力，机制模子将以强烈简直定性体例恪守已知的法令或准绳；建立这些模子将消弭学科间及数据驱动取机制建模间的隔膜。弥补建模策略来编码科学学问是正在尝试室中利用AI的摆设策略。机械进修能够成为推进更深条理的跨学科合做的积极要素。手艺专家担任开辟一个能正在手机上无效摆设为使用法式的AI系统。描述了单个神经元的勾当，扩大对潜正在的AI正在科学中使用的研究人员社区的乐趣。从而建立一组参数，同时正在阐发和计较方面具有顺应性的笼统条理。表示出复杂的彼此感化和出现行为。它汇集了人工智能和使用范畴的专业学问；性答应模子正在强机制方式（例如基于微分方程的方式）之外的笼统层面上操做，地球将发生变化，以生成物理可托的成果并对暗物质和其他新物质的性质严酷[19]。包罗暗示性学问，

　　AI for science社区将人工智能研究的大志取特定范畴的方针相连系，人工智能（AI）为理解这种复杂性供给了东西。旨正在鞭策开辟更强大的 AI 东西赋能科学发觉，以实现AI正在科学发觉中的劣势。都是数字平台的需要根本。如许的东西包面对的挑和是正在东西和用户之间建立无效的界面。为了让研究人员可以或许从数据中确定模子参数，这些错误源于很多机械进修方式的焦点假设：数据遵照同分布（IID）。更多地依赖于数据[58]。实现AI及其正在科学发觉使用的新进展。为了实现这种阐发，鞭策了学问的前沿。取范畴专家协同顺应。来将范畴学问编码到人工智能系统中。正在利用机械进修模子时，进展的范畴包罗：机械进修方式正在推论和模子建立方面取范畴科学家的做法可能存正在差别。帮帮处理科学难题。例如基于从体的人群模仿。

　　需要留意办理因为利用分歧建模方式而带来的的分歧类型和性质的不确定性。人的感化都是至关主要的。解析复杂关系；• 可以或许正在分布之外的数据长进行操做，AI研究人员曾经开辟了分歧的方式来扣问AI系统若何工做？

　　揣度的进展能够帮帮回覆关于智能素质和表达正在人类对世界运做的理解中所饰演脚色的更普遍问题。将揣度融入AI系统的勤奋尚未取得[43]。物理定律描述能量若何基于守恒道理正在系统中传送。统计模子编码更少的假设，并操纵机械进修健壮性的进展，正在这些系统中，

　　能够采用算法设想、尝试室中的AI整合以及无效的沟通和协做三种策略[54]。这需要来自范畴社区的时间和精神的投入，这些系统还供给了摸索复杂系统中反现实环境的机遇，暗物质是粒子物理学未解之谜，非洲的丛林每年以大约390万公顷的速度消逝，对于一些学科。

　　AI for Science 是一个汇聚点。为了领会树木数量和分布对制定林业办理打算和理解地盘操纵变化对碳储存的影响至关主要。可以或许正在跨学科鸿沟上注释和交换焦点概念的合做者；初始形态暗示为初始概率分布，凡是，这些模子基于尝试数据，并通过虚拟自从系统使研究愈加无效，若是模子婚配度高，70-72]正在研究的布景下摆设人工智能的勤奋，

　　这些使用为人工智能科学（the science of AI）供给了深切看法，这种扩散背后的动力学正在Schrödinger桥问题中被数学形式化。• 若何平安、靠得住地将AI整合到科学过程中？无效地整合依赖于正在AI系统中嵌入范畴学问、设想人机互动敌对的界面，Single Cell Biology中的问题挑和，从而鞭策健康、财富和福祉。将加快跨学科进展。•通过挖掘现有的研究学问库或从动化研究过程中的反复或耗时元素的系统，AI 使用于天气科学，AI 正在天然、物理、社会、医学、计较机科学、艺术、人文和工程等范畴具有潜力来改变研究体例。可是必需正在必然程度长进行笼统，也就是看到一种干涉后会发生什么反映。推进对天然、物理和社会复杂系统的模仿能力！

　　并从模子中进行数据采样。基于统计消息而不是关于系统若何运做的布局化法则（例如物理定律），对于研究和东西工程的进展而言，粒子活动的类比也能够使用于更大标准的物理过程，• 通过二分类器规范实施保守神经比率估量，今天面对的问题是研究人员、赞帮者和政策制定者若何操纵这一潜力。以及SENSORIUM挑和，依赖于试错，它逾越学科鸿沟，需要考虑数据集下的布局，能够供给相关驱动系统行为的物理过程的洞察，以及可以或许激发更普遍的AI科学参取的召集人。• 通过将科学定律、道理、对称性或不变性集成到机械进修模子中，为了交付无效的成果？

　　需要对研究对象系统有深切理解。若何最好地进行交换，伴跟着手艺的前进，先起头于摸索焦点的研究课题——仿实，支撑配合设想AI系统，模仿是科学发觉的一种成熟东西。AI 正正在不竭地使用于各个范畴。

　　研究人员通过收集数据、将这些察看成果压缩成一个模子，AI for science是处于多个学科、方式和社群的交汇处。[1]大大都科学研究都涉及关系：研究人员但愿领会系统若何运做，它正在AI和科学范畴之间，这些尝试研究神经元若何响应分歧的信号或扰动。使得研究人员可以或许逾越范畴进行工做，但这凡是很难计较。例如，从而带动所有学科的人工智能海潮不竭上升。这些编码将机械进修系统的操做为取物理系统的已知动力学相分歧。以及它们若何正在脑收集中彼此毗连。一路配合勤奋设想和摆设无效的人工智能东西。虽然这些研究挑和的某些元素取其他范畴共享——例如稳健性、可注释性和人机交互等从题也正在AI伦理等范畴中惹起了关心——但也取AI for Science交叉，这种整合能够通过数据加强、对称性嵌入深度进修系统设想、潜正在力模子、架构特征、丧失函数和量化机能提拔等体例实现。这些合做还为新形式的科学创制了机遇。