随着AI for Science的兴起,董楠卿认为,人工智能驱动的科学研究(AI for Science)与传统科学研究的四个范式——实验归纳、模型推演、计算机仿真、数据密集型科学研究紧密相连,能在决策、感知、认知、反演等方面完美契合,本质上就是运用AI解决科学问题。
“尤其是2024年诺贝尔奖颁布后,AI for Science 的关注度再创新高。我国自2017年起推动学科交叉融合,2023年科技部启动人工智能驱动的科学研究专项部署,始终将建设科技强国作为国家重要战略。上海作为重要的科技创新中心之一,也积极布局,致力于打造具有全球影响力的 AI for Science 创新高地。”