如何更科学地研究AI+科学？顶级学者将云集这次ICML研讨会

如何更科学地研究AI+科学？顶级学者将云集这次ICML研讨会

提到AI，你首先会想到什么？五年前的人们会第一个想到的是AlphaGo下围棋, 但是现在大家或许会更津津乐道于AlphaFold预测蛋白质结构。

就在最近一两年，AI+科学作为一个崭新研究领域开始流行起来。正如众多年轻领域一样，它的方法论还需要更多的思考和讨论。

找不到讨论的平台？你来对了地方！ICML将举办一个AI+科学的研讨会，由来自全球顶尖机构（麻省理工、哈佛、斯坦福、剑桥、深势科技等）的研究人员举办，集结了AI+各科学领域的领跑者。

虽然这个workshop是第一次在ICML 2022出现，组织者们之前已经在NeurIPS 2021成功举办了第一届AI+科学研讨会，吸引了大量的研究人员，尤其是年轻的学生们关注到了这个同样年轻的AI+科学领域。这一次，他们将进一步讨论这个领域的发展前景和方法论。

｜研讨会的豪华阵容

这场研讨会的阵容十分豪华，包括AI+物理的Max Tegmark, AI+材料的Rafael Gomez-Bombarelli， AI+化学的Anima Anandkumar， AI+生物的Anthony Gitter，AI+应用数学的韩劼群, 等等。不少著名科学家都将参与其中。

麻省理工教授Max Tegmark，作为一个宇宙学教授和畅销书作家，从2016年开始关注和领跑AI+物理。他和学生们致力于用AI自动发现物理规律，目标以此加速物理学的进程。他将在研讨会上作“AI+物理”的演讲。

Anima Anandkumar教授, 不仅仅在学术界的加州理工领跑AI+Science initiative, 同时也在工业界的Nvidia做机器学习部门的主任。在这场研讨会上，她将作“AI+化学”相关主题的演讲。

那么，这场研讨会究竟要讨论什么？

｜探讨的话题

会议的目标主要有六点：

● 挖掘AI+Science成功案例的理论原因，形成适用面更广泛的方法论。

● 澄清AI+Science目前的局限性和误区。

● 有潜力被AI解决，但至今仍被忽视的科学问题。

● 涉及多个交叉领域的方法论和合作模式

● AI+Science自身的科学性

● AI+Science模型如何“落地”，变得实用

组织改会议的研究人员认为，如果不研究清楚这些问题，未来AI+科学有可能会偏航，甚至已经阻碍了领域的发展。

这些问题里，包括对“先验知识”的处理——有的任务中，加入领域知识对模型性能有很大提升，比如等变神经网络预测分子力场；但在另一些任务中，黑盒模型或者暴力搜索却比基于知识的模型要好很多，比如下围棋。碰到一个全新任务时，我们到底应不应该把知识潜入模型呢？如何科学地、系统地解释这个“矛盾”呢？

此外，不少有潜力的领域还比较少用AI方法，比如模拟算法的设计、物理学猜想的证明/证伪、有效模型的设计等等。

因此，探索学科交叉点、方法的科学性、专用于科学的AI工具，是AI+研究人员必须要面对的问题。

当然，不止这些高校的学者和专家，现在你也可以参与进来，进行投稿和讨论。

｜邀请你来参与

会议的组织者来自MIT、斯坦佛、深势科技等高校和研究机构的教授和研究人员，其中不乏年轻的博士生。他们尤其欢迎各个领域的年轻人，和他们一起定义和塑造AI+科学这个领域。他们设置了三个投稿主题：

● 原创研究（Original Research Track）: 欢迎AI+Science任何领域的原创研究，包括理化生、核科学、机械、农业、材料、建筑等。

● 学术评论（Attention Track）: 如果你觉得AI在某些领域的研究“不切实际”或者“方向走偏了”，或者觉得AI能被应用到一些特殊领域，可以投稿这个主题。

● 工作总结（Highlight track）: 如果你对某个领域或者某个问题有比较充分的调研和研究，想要写一个工作总结，可以投稿这个主题。该track和原创研究相比，更侧重对已经发表工作的总结。我们期待您的工作总结可以帮助新手快速入门。

提交截止日期至5月3日，研讨会将于2022年7月22～23日举办。感兴趣的小伙伴，可以戳下方官网进行投稿、报名：

http://www.ai4science.net/icml22/

在OpenReview提交论文：https://openreview.net/group?id=ICML.cc/2022/Workshop/AI4Science

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