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『簡體書』AI for Science:人工智能驱动科学创新

書城自編碼: 4015189
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作者: 杜雨
國際書號(ISBN): 9787121483974
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2024-07-01

頁數/字數: /
釘裝: 纸面精装护封

售價:HK$ 90.9

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內容簡介:
人工智能驱动科学创新(AI for Science)带来的产业变革与每个人息息相关。人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,其潜力已初现倪端。然而,要想推动人类文明的整体跃进,人工智能必须与各交叉领域的科学研究紧密结合,学习科学原理、创造科学模型来解决实际问题,加快科技成果向现实生产力转化。本书聚焦于深度学习、强化学习、迁移学习、深度神经网络等人工智能技术与材料科学、生命科学、电子科学、能源科学、环境科学五大领域的交叉融合,通过深入浅出的语言和具体应用示例,对基本概念、技术原理和应用场景进行了全面的介绍。
關於作者:
杜雨,中国社会科学院技术经济学博士,北京大学、香港中文大学双硕士,武汉大学学士,中国医科大学药学进修。参与多项国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目及国家发改委、中国科学技术协会、中国工程院等委托项目。担任国家工业信息安全发展研究中心牵头的团体标准《生成式人工智能数据应用合规指南》的起草人。G20青年企业家联盟中国理事会青年委员,中国青年科技产业创新基地青年导师。先后工作于腾讯、红杉资本科技投资团队。创立未可知? 集团,并在“人工智能+X”方向孵化了教育、医疗、心理、艺术等领域的初创企业。胡润U30中国创业先锋。畅销书《AIGC:智能创作时代》作者。
目錄
目 录
第1章 人工智能驱动的科学创新1
第1节 什么是AI for Science2
1.生活中的AI与科学家眼中的AI2
2.AI for Science的参与角色4
3.AI for Science的应用领域8
第2节 AI for Science的底层逻辑:科学创新的新范式9
1.传统科学创新的四种范式10
2.科学创新的新范式:人工智能驱动11
第3节 为什么要发展AI for Science14
1.科研视角:助力搭建平台科研模式15
2.产业视角:用摩尔定律打破反摩尔定律困境17
3.政策视角:国家发展战略的需求19
第2章 AI for Science的技术支撑21
第1节 理论:双科研模式的生长22
1.牛顿模式与开普勒模式22
2.双模式的发展瓶颈:维度灾难24
3.人工智能助力解决科研瓶颈26
第2节 数据:在科技发展中加速积累28
1.科技的进步推动科研数据加速积累28
2.人工智能的发展推动科研数据加速积累32
第3节 算法:理论模型的实践和落地37
1.机器学习算法促进维度灾难问题的解决37
2.大语言模型带来全新的科研机遇39
第4节 算力:基础设施的持续进步41
1.算力基础设施的发展历程42
2.AI for Science算力基础设施的建设44
第3章 AI与材料科学47
第1节 “AI+材料科学”的发展背景48
1.AI对材料研发模式的革新49
2.“AI+材料科学”的推进器:材料基因工程51
第2节 “AI+材料科学”的落地应用53
1.传统材料:金属、有机等材料的开发和应用54
2.新型材料:纳米、超导等材料的发现56
第3节 “AI+材料科学”的相关技术58
1.高通量材料计算模拟58
2.高通量材料制备与表征60
3.材料服役行为高效评价61
4.专用材料数据库62
第4节 “AI+材料科学”的产业图谱63
1.AI能力支持端63
2.模拟计算软件67
3.材料厂商69
4.相关专用数据库70
第5节 “AI+材料科学”的政策启示72
1.面向“卡脖子”材料开展重点技术攻关73
2.将人工智能技术作为材料基因组工程建设的重要内容74
第4章 AI与生命科学77
第1节 “AI+生命科学”的发展背景78
1.AI催生生命科学研发新模式78
2.“AI+生命科学”的发展脉络82
第2节 “AI+生命科学”的落地应用87
1.药物研发领域的AI应用87
2.基因测序和编辑领域的AI应用90
3.合成生物学的AI应用93
第3节 “AI+生命科学”的相关技术96
1.药物研发领域的相关技术96
2.基因测序和编辑领域的相关技术98
3.合成生物学的相关技术101
第4节 “AI+生命科学”的产业图谱104
1.AI与制药104
2.AI与基因测序和编辑107
3.AI与合成生物学109
第5节 “AI+生命科学”的政策启示111
1.促进以生命科学为中心的跨界合作与人才流动111
2.加快建设生物学数据库112
3.强化生物安全与生物伦理监管113
第5章 AI与电子科学115
第1节 “AI+电子科学”的发展背景116
1.从摩尔时代到后摩尔时代116
2.深度摩尔定律与超摩尔定律119
第2节 “AI+电子科学”的落地应用121
1.AI赋能芯片设计121
2.AI赋能芯片制造125
3.AI赋能芯片检测126
4.AI赋能芯片材料研发127
第3节 “AI+电子科学”的相关技术129
1.芯片设计中的AI技术129
2.芯片制造中的AI技术130
3.芯片封测中的AI技术132
4.芯片材料研发中的AI技术132
第4节 “AI+电子科学”的产业图谱134
1.材料与设备端134
2.芯片设计端136
3.芯片制造端140
第5节 “AI+电子科学”的政策启示144
1.加快半导体产业的国产产品替代144
2.政策引导进行产业链跨领域协作146
3.加快AI芯片制造落地146
第6章 AI与能源科学149
第1节 “AI+能源科学”的发展背景150
1.人类利用能源的历程150
2.AI对能源科学的重要意义152
第2节 “AI+能源科学”的落地应用155
1.AI与化石能源科学研究155
2.AI与可再生能源科学研究159
3.AI与能源转型170
第3节 “AI+能源科学”的相关技术176
第4节 “AI+能源科学”的产业图谱178
1.资源的勘查与提取178
2.能源的加工/转化与储存179
3.能源的终端输送与应用180
第5节 “AI+能源科学”的政策启示182
1.确保“AI+能源系统”的可持续性、安全性和可靠性183
2.推动能源数据的开放和共享184
3.提升AI系统在能源行业中的互操作性与标准化184
第7章 AI与环境科学187
第1节 “AI+环境科学”的发展背景188
1.AI技术为环境科学引入新的价值和机遇188
2.AI技术在环境科学领域的发展脉络190
第2节 “AI+环境科学”的落地应用192
1.智能环境监测192
2.智能污染治理194
3.智能碳减排196
第3节 “AI+环境科学”的相关技术197
1.环境地理与GIS技术197
2.环境数据获取与遥感技术199
第4节 “AI+环境科学”的产业地图200
1.研发与咨询200
2.应用与推广203
第5节 “AI+环境科学”的政策启示205
1.AI技术辅助制定重大环境污染问题应急响应方案206
2.开放公共环境数据资源207
第8章 AI for Science的危与机209
第1节 AI for Science的机遇210
1.复用AI生产力的红利210
2.大模型的巨大潜力212
3.跨学科交融与开源生态的完善214
第2节 AI for Science的挑战215
1.科学结果的可解释性215
2.科研协作的制度挑战218
3.科研成果的落地转化220
第3节 生态展望:“平台科研”模式的四梁N柱222
1.砖瓦:科学智能的建设基础222
2.四梁:AI驱动的平台系统224
3.N柱:国家战略的支撑应用225

 

 

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