AI强风已过，各科研领域的发展究竟如何了？
是像新冠病毒领域，一篇临床可用的AI论文也没有；还是像蛋白质领域，AI已经能预测出98.5%的人类蛋白质结构……
现在，来自MIT、斯坦福、佐治亚理工、剑桥、哥大等一众高校的研究人员和导师，首次在NeurIPS 2021上组织了题为「AI+科学」的研讨会，就连Yoshua Bengio也来参与。
没错，这是NeurIPS 2021新增的一个Workshop，意味着“AI+科学”在领域内已经成为一个炙手可热的话题。
在这里，这些研究人员打算调查出AI“没啥作用”的学科，同时对AI的潜力领域进行研讨。
是时候审视AI究竟在哪些学科和领域起作用了。
这场研讨会，包括图灵奖获得者Yoshua Bengio、MSRA副院长刘铁岩、MILA助理教授唐建在内，不少知名科学家们都将参与其中。
MILA教授Yoshua Bengio，因深度学习和AI方向的研究获2018年图灵奖，他在这场研讨会上将作“AI+药物/材料”相关主题的演讲。
微软亚洲研究院副院长（MSRA）刘铁岩，不仅是IEEE Fellow，还是CMU、清华、中科大、南开等一众高校的兼职教授，主要研究领域有深度学习、增强学习和分布式机器学习等，在这场研讨会上，他将作“AI+科学”相关主题的演讲。
MILA助理教授唐建，主要研究方向是深度图表示学习、知识图谱、药物发现等，曾获ICML 2014最佳论文奖，论文总引用达8515次，H因子33，这场研讨会上，他将作“AI+药物”相关的演讲。
除此之外，也有不少来自DeepMind、MIT、哈佛、布朗大学等高校和机构的科学家们参与，他们的研究方向也五花八门，宇宙学、地球科学、化学到神经科学等领域均有涉猎。
那么，这场研究会究竟要讨论什么？
从会议目的来看，主要有5点：
- 讨论AI可能/不太可能影响基础科研的方向，确定原因
- 提出有潜力的“AI+学科”问题，以及能否应用前沿AI方法
- 在学科交叉（生物学、化学、物理学、神经科学等）中发现重要研究方向
- AI如何改变或补充经典科学方法、如何改变科学发现过程本身
- AI方法如何在科学领域内落地
没错，这群研究人员发现，有些问题已经严重阻碍了AI+科学的发展。
这些问题中，包括对AI“不切实际”的假设，例如大多数基于机器学习的分子生成模型，只考虑了化合物的价键有效性，却忽视了他们的现实可合成性。
类似情况，也导致了新冠+AI论文，一篇临床可用的都没有。
此外，也有不少有潜力的领域没能用上AI方法，例如拓扑量子计算、物理学猜想证明/证伪、天体物理模拟等。
因此，探索学科交叉点、科学方法有效性、专门用于基础科学的AI工具，成为了AI+研究人员必须面对的问题。
当然，不止这些高校的学者和专家，现在你也可以参与其中，共同进行研究。
会议的组织者中，既有来自MIT、斯坦福、剑桥、佐治亚理工、MILA、哥大等高校和研究机构的教授和研究员，也有博士和本科生。
而他们的研究方向，也都属于不同领域，但都和AI相关：
像MIT的高文昊，方向是AI+化学；佐治亚理工学院的符天凡，方向是AI+药物发现；剑桥大学的王瀚宸，方向是AI+几何；斯坦福大学的黄柯鑫，方向是AI+生物医学……
探讨自己的AI+科学研究究竟“有没有用”，这样的研讨会也是很硬核了。
现在，他们也希望更多学者能参与其中，探讨“AI+各学科”的最新成果、以及“AI+”作用于各科研领域的问题和机会。
一方面，不论你研究的是哪个领域的AI科研，包括理化生、核科学、机械、农业、材料等领域，都可以向会议提交论文摘要扩展（Original Research Track），例如：
从数据中学习物理动力学；加速物理模拟器、采样器和求解器；分子建模和从头生成(de novo)；生物系统建模、基因组学、蛋白质、RNA；
加速宇宙学模拟；精准农业提高作物产量；优化航空航天产品设计和开发；基准相关或新任务（数据集、SOTA模型等）；为科学发现构建工具/基础设施/平台；科学方法研究……
另一方面，如果你认为AI在某些领域的研究“不切实际”，或是觉得AI能被应用于一些特殊领域，也可以向会议提交论文，例如：
不切实际的机器学习方法论假设；被忽视的科学问题；多学科交叉的机会；某个应用领域的未来研究方向/假设；负责任地使用和开发人工智能用于科学……
提交截止至9月18日，研讨会将于2021年12月13~14日举办。
除此之外，也有不少正致力于研究这一方向的顶尖高校导师，如果你对AI+某个学科的研究方向感兴趣的话，也可以与导师进行直接交流。
感兴趣的小伙伴，可以戳下方官网进行投稿、报名~
「AI+科学」Workshop官网：
https://ai4sciencecommunity.github.io/
参考链接：
[1]https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSepYNm_s12nwhOH1QXEIuHIeU5Jdy3MCXzKE55oBpjuJV-lQA/viewform
[2]https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2021/Workshop/AI4Science
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