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AI4S图机器学习：DGL消息传递接口的PyG替换
DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库，它们在API设计和底层实现上有一定差异，在不同场景下，研究人员会使用不同的依赖库，部分加速卡对PyG图机器学习库的支持亲和度更高，因此有些时候需要做DGL接口的PyG替换。
18200编辑于 2025-06-16- 来自专栏AI SPPECH
2025 AI4Science入门：新手如何用AI加速科学研究？
一、AI4S是什么？新手必须了解的核心概念 1.1 AI4S的定义 AI for Science（AI4S）是指利用人工智能技术来解决科学问题、加速科学发现的交叉领域。 到了2025年，AI4S已经成为科学研究的重要组成部分，几乎所有的科学领域都在积极探索AI的应用。 二、AI4S的四大应用领域 AI4S的应用非常广泛，几乎涵盖了所有的科学领域。 三、2025年AI4S的关键技术 AI4S的实现依赖于多种先进技术的融合，以下是2025年AI4S领域最关键的几项技术： 3.1 深度学习 深度学习是AI4S的核心技术之一，它通过模拟人脑的神经网络结构 四、新手入门AI4S的实用工具 对于想要入门AI4S的新手来说，选择合适的工具非常重要。 五、从零开始：AI4S实战教程 现在，让我们通过一个简单的实战项目，来体验一下AI4S的应用过程。
1.4K10编辑于 2025-11-13 AI4S图机器学习：DGL图构建接口的PyG替换
DGL (Deep Graph Learning) 和 PyG (Pytorch Geometric) 是两个主流的图神经网络库，它们在API设计和底层实现上有一定差异，在不同场景下，研究人员会使用不同的依赖库，有的加速卡对PyG图机器学习库的支持亲和度更高，因此有些时候需要做DGL接口的PyG替换。
23000编辑于 2025-06-16- 来自专栏AI科技评论
深度学习的下一个十年，延展基础科学研究变革的「角力场」
在工业仿真、合成农业、环境科学、机器人、天体物理、地质学、图形学等领域，AI4S也有巨大的想象空间有待开发。 未来，AI4S带来的将不仅仅是几个点上的突破，而是科研方法的全面改变。 站在这个科技革命的时代转角，为全面、深刻地剖析 AI for Science 未来发展趋势，首期“未来之后”AI4S鹏城学术线上论坛（Next-Post-Future AI4S Pengcheng On-Line 论坛将高位链接全球创新学术资源，邀请AI for 数理科学、材料设计、蛋白质组学、创新药物研发、城市科学等多领域的国内外杰出专家学者分享AI4S 的前沿科学突破，学术-产业“两栖”新锐介绍AI4S 使能技术应用 群贤毕至，期待与您共同开启人工智能与科学前沿创新之旅，共话AI4S领域的未来发展图景。 科学智能 (AI4S) 全球发展观察与展望 Artificial Intelligence for Sciences (AI4S)—A Global Outlook 2022 Edition 直播码（下滑翻阅
62610编辑于 2023-04-12 - 来自专栏HyperAI超神经
awesome-ai4s 现已开源！超全 AI for Science 学术论文与数据资源汇总，持续更新ing
编辑：李宝珠，三羊 HyperAI超神经在 GitHub 上发布了开源项目 awesome-ai4s，该项目汇总了百余篇 AI4S 学术论文，且在持续更新中。 2021 年，AlphaFold 2 开源并预测了 98.5% 的人类蛋白质结构，也是这一年，AI4S 真正地走入了大众视野。 图源：新华社 随后，我国政府及各级部门也面向 AI4S 出台了一系列利好政策。 招募 Contributors，打造 AI4S 必读清单 现如今，AI for Science 带来的新方法、新工具正在为不同科学领域带来前所未有的新机遇。 HyperAI超神经作为最早一批关注到 AI for Science 发展潜力的开放社区，持续关注 AI4S 的前沿成果、发展趋势，通过解读论文、报道里程碑事件及政策等不同方式，为 AI4S 发展贡献力量
1.2K31编辑于 2024-06-04 - 来自专栏HyperAI超神经
李飞飞团队 AI4S 最新洞察：16 项创新技术汇总，覆盖生物材料医疗问诊……
斯坦福大学 HAI 研究中心重磅发布了《2024年人工智能指数报告》，新增章节探讨了 AI 在科研与医学领域的应用。
1.4K11编辑于 2024-05-13 2026年AI五大硬核方向解析：从技术门槛到产业落地，开发者必看指南
三、AIforScience（AI4S）：赋能基础科研，聚焦高价值落地场景AIforScience（简称AI4S），核心是用AI技术加速科学发现，打破传统科研的效率瓶颈，是当前AI领域最具长远价值的方向之一 但需要明确的是，AI4S并非“全领域通吃”，开发者需找准高价值赛道，避免盲目跟风。 从人才需求来看，AI4S更适合物理、化学、材料、生物、医学等基础学科背景的开发者，核心是“学科知识+AI技术”的跨界融合。 四、AIforEngineering（AI4E）：产业刚需赛道，无人化制造的核心动力如果说AI4S聚焦“科研前沿”，那么AIforEngineering（AI4E）则聚焦“产业落地”，是最贴近实体经济、 具身智能：硬门槛、高壁垒，适合机器人/机械专业开发者，依托腾讯云存储、算力平台可降低落地难度；世界模型：物理+AI+游戏引擎，适合物理专业跨界开发者，可结合腾讯云渲染、TI平台深耕数字孪生、自动驾驶场景；AI4S
67210编辑于 2026-03-15- 来自专栏量子位
这家为AI for Science而生的新研究院，要让科研进入“安卓模式”
到了年底，各大机构发布一年回顾和未来预测时，AI for Science和它的缩写AI4S便在一次次曝光中深入人心。 一方面，数据驱动被誉为科学研究的下一个范式。 如今距离AlphaFold2差不多一年过去，AI4S进展如何？ 分别是前面提到的燃烧反应流体计算平台DeepFlame，生产级可微分力场计算引擎DMFF，旨在共建AI4S和云原生时代科学计算工作流的框架dflow，以及希望帮助所有对AI4S感兴趣的人能够快速了解该领域的教学文档项目 快速发展背后的主要推动力量，是一家从名字上就可以看出是为AI4S而生的新型研究院： 北京科学智能研究院（AI for Science Institute, Beijing，简称AISI）。 并且AI从业者与IT工作人员的天然交集，也给AI4S带来了平台化思维的基因。 当然，这里面还是需要有具体的人来推动，不可能说整个领域有一天大家都觉醒了，自发的形成一个平台。
84031编辑于 2022-07-01 - 来自专栏信数据得永生
iBooker 技术评论 20230909
要真正实现按需分配，我看等到把AI4S的科技都点完了还差不多，现在早着呢。唯一可以确定的是，AI能够通过AI4S制造增量，并不是只能靠各种算法手段优化存量分配。
17530编辑于 2023-10-13 - 来自专栏HyperAI超神经
上海交大 AI4S 团队提出「智能化科学设施」构想，建立跨学科 AI 科研助手
id=52965146&type=pdf&lang=zh 关注公众号，后台回复「AI4S」获取完整论文 兼顾创新与赋能 上海交大 AI for Science 团队提出，实现智能时代的基础科学源头创新及其下游重大技术创新 早期关注到 AI for Science、并组建相应研究团队，足以可见上海交通大学对于 AI4S 这一 AI 前沿应用的重视。
99310编辑于 2024-02-26 - 来自专栏智药邦
Nat Commun｜北京大学陈语谦团队/腾讯AI Lab：生成式大语言模型用于抗体从头设计
2024年8月10日，北京大学深圳研究生院研究员、科学智能(AI for Science,AI4S)中心主任陈语谦与腾讯AI Lab、及西京医院合作，在Nature Communications发表了题为 北京大学深圳研究生院研究员、科学智能(AI for Science,AI4S)中心主任陈语谦与腾讯AI lab姚建华博士、何冰博士，西京医院研究员李婷博士为共同通讯作者；中山大学智能工程学院研究生何昊淮
75510编辑于 2024-10-22 - 来自专栏科技记者
测试BioMaster: AI生信分析的demo测试
pwd=ai4s 提取码: ai4s # 填入API key后运行 python run.py demo测试的一波三折 首先使用了国产之光deepseek的API，根据表现其代码能力已经接近了claude
32810编辑于 2025-03-31 - 来自专栏掘金安东尼
3 千字浅谈：AI 之巅，ChatGPT 之背后
由 GAN 生成的人脸 AI4S AI4S 在 2022 年被提出，即 AI for Science：用人工智能先解决科学问题（学习科学原理），再解决产业问题。 AI4S 可以用机器学习底层的科学原理，并将其应用于实际问题中，在许多场景中展现出极强的生命力。
75010编辑于 2023-04-22 - 来自专栏HyperAI超神经
斯坦福HAI年度报告增加AI4S；美阿贡国家实验室与日本最大综合研究机构建立合作；催化剂加获得深势科技未知金额投资
催化剂加获得深势科技未知金额投资 * TetraScience 与 Google Cloud 合作促进科学人工智能创新 * 美国阿贡国家实验室和日本理化学研究所签署谅解备忘录 * 《2024 年人工智能指数报告》增加 AI4S 《2024 年人工智能指数报告》增加 AI4S 相关内容 近日，斯坦福大学 Human-Center Artificial Intelligence (HAI) 研究中心发布了《2024 年人工智能指数报告
27410编辑于 2024-04-26 - 来自专栏Juicedata
JuiceFS 在多云存储架构中的应用| 深势科技分享
AI for Science (下文简称 AI4S） 就是希望把这两大范式结合起来，用 AI 去学习科学原理，然后得到模型，进而去解决实际的问题。 AI4S 新范式就是用 AI 去学习和表示一系列的物理方程，进而去攻克维数灾难，在精度和效率之间取一个平衡。 混合云架构的选择与挑战 为什么选择混合云架构 深势科技作为一家初创公司，为什么在开始的时候就选择了混合云的架构，总结下来，主要是有三点： 第一点业务算力的需求， AI4S 领域的主战场是在超算，一些院校和研究所都有自己的超算机器 这也是 AI4S 的一个特点，同一任务对资源的需求，在不同阶段差异是比较大的。 第三点是资源的可用性，算力平台负责给 AI4S 领域的工业客户或者科学研究院校提供算力资源，他们对资源的需求是很大的，在资源使用过程中也会用到一些抢占式资源和潮汐资源，对资源的可用性或者资源的丰富度要求高
82330编辑于 2022-09-07 - 来自专栏量子位
北大最新多模态大模型开源：在混合数据集上训练，无需修改直接用到图像视频任务
其研究方向为多模态深度学习和AI4S，其中AI4S方向主要研究深度学习解决化学生物中的重大问题。 此前网络大火的ChatExcel、ChatLaw等垂直领域大模型项目都出自袁粒团队。
72610编辑于 2023-11-30 - 来自专栏HyperAI超神经
【工具资源】药物研发平台；物理符号优化平台；手术视频可视化解答
HyperAI超神经将持续整理易用的 AI4S 工具资源，如果大家发现好用的工具，也欢迎以后台留言的形式分享给我们！
22310编辑于 2024-04-26 人工智能学习路线图
主要是传统光学（透视）和AUTOCAD，Unity，c#，结合经典牛顿力学，理论力学，分析力学（最小作用量原理，最速下降线），还有就是要有玩游戏特别是类似“黑神话悟空”和STEAM的经验，最好是了解CVPR论文）AI4S
23710编辑于 2026-02-26- 来自专栏HyperAI超神经
英伟达黄仁勋发布GB200，比H100推理能力提高30倍，能耗降低25倍，将AI4S能力做成微服务
「AI 的 iPhone 时刻已经到来。」黄仁勋在英伟达 GTC 2023 上的金句言犹在耳，这一年，AI 的发展也印证了其所言非虚。
95710编辑于 2024-03-25 - 来自专栏量子位
ChatGPT：我围观了量子位MEET2023智能未来大会，还当了一回课代表
AI4S备受瞩目是其重要性和发展的必然结果，AI4S能够在很多人类文明的基础且关键问题的研究上给予我们高质高效的支撑，当现有的途径或者工具无法满足时，新的，更好的途径和工具就会出现，且被迅速应用起来。 与此同时，AI4S（AI for Science，AI用于科学发现）在工业产业实践中的应用潜力已被头部厂商充分认可和重视。 生物科技、能源、半导体、材料等领域的行业先锋已经开始系统性投入AI4S的研究和具体行业解决方案的大规模应用。 在工业仿真、合成农业、环境科学、机器人、天体物理、地质学、图形学等领域，AI4S也有巨大的想象空间有待开发。未来，AI4S带来的将不仅仅是几个点上的突破，而是科研方法的全面改变。 从生命的基本组成（蛋白质）到世界工业的基本要素（材料）到各个科学技术领域，AI4S 不只是解决具体问题的有力工具，更是重新定义科学问题的系统性思路，我们深势科技正在引领实践这一思路。
69010编辑于 2023-02-28
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