数据革命：探索ChatGPT与AI2.0之外的科学新范式
文章主题：关键词：AIGC, ChatGPT, AI2.0, 科学数据
AIGC专题：跨越ChatGPT大模型和AI2.0的未来演讲PPT
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报告共计：20页
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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资产和战略资源，推动着科研迈向数据驱动的”第四次革新”。💡1998年的图灵奖得主吉姆·格雷在2007年提出的科学范式转型理论，预示了这一重要转变。科学研究的传统模式历经三次演变，从观察到实验，再到模型构建和分析，如今正转向数据驱动的“第四范式”。在这个新时代，数据不再仅仅是记录，而是创新的关键引擎。📊在这个以数据为王的时代，科研人员需要掌握如何高效地收集、管理和解读海量信息，将复杂问题简化，揭示隐藏的科学规律。💻从气候变化到基因编辑，每个领域的进步都离不开数据的力量。为了充分利用这些宝贵资源，政策制定者和研究机构正致力于建立完善的数据共享机制，促进知识的跨领域流动，以加速科技进步。🤝同时，教育也需要改革，培养新一代科学家具备数据素养，让他们在大数据的世界中游刃有余。🎓SEO优化提示：使用相关关键词如”数据密集型时代”、”科学范式转换”、”第四次革新”、”科研革命”、”数据驱动”、”海量信息管理”等，并适当增加emoji以提升可读性和情绪表达。
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与分析，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，还促进了跨学科的交融，将数学、计算机科学和实际应用紧密结合。📈通过模拟实验，我们可以预演真实世界的动态过程，减少风险，提高研究效率。🔍而数据密集型的科学发现，就像挖掘宝藏的过程，需要耐心与智慧。大数据工具和云计算平台提供了强大的计算力，使得处理和存储海量信息成为可能。这不仅催生了新的科研方法，也催生了全新的科技产业，如人工智能、机器学习等领域的发展。在这个数字化的时代，让我们一起探索数据的力量，用模型点亮科学的未来，让仿真模拟引领我们走向知识的新高度！🏆记得关注我们的最新动态，获取更多关于数据驱动科研的深度解析和实践案例。📚💻
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。
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