人工智能的高速发展给各学科领域的研究者提供了丰富的研究工具和创新方法，这股浪潮被称为AI for science。

这世界上的一切都由原子构成。

这些碳原子按六边形层层排列在一起，就构成了石墨。

重新排列，就得到了金刚石。

而仅仅只增加一种原子-氢，可能的组合就成爆炸式增长。

如果再加上这些，你甚至能拼出磷脂、DNA、蛋白质，它们构成了生命的核心零件。

可以说，纷繁的原子组合构成了我们多彩的世界。

宇宙中的原子，总共有100多种，它们的组合却无穷无尽。

很长一段时间，人们对于新物质的发现都来自意外，而今天，这一切都可以在电脑中模拟。

然而只在电脑中得到一个静态的三维模型，还不够，物质的性质和功能等往往伴随结构的变化。比如液态水结冰的过程，原子结构从无序趋向整齐排列。

同样一种药物，发生效力也伴随结构的变化。

要想分析一个新物质的功能，还需要知道原子是怎么动的。也就是给全体原子拍个影片，计算机该如何预测每个原子将怎样运动呢？

答案是分子动力学。

每两个原子间都存在力，首先用量子力学计算原子间的受力，并把全部的力表示成这样的曲面，叫做力场。

高度代表能量，其他坐标代表原子的位置。

原子会自发沿着曲面，去能量更低的地方坠落，于是全体原子动了起来。不幸的是，一旦原子开始运动，它们之间的受力也会发生变化，形成新的力场。

计算机需要重新使用量子力学，计算这个时候的力场，再让每个原子在新的力场下移动一小步，如此往复，这就是量子力学精度的分子动力学模拟，也称从头算分子动力学。

2019年，一台超级计算机用一天时间能模拟1万个原子，在10万亿分之一秒内的运动，但仅仅一粒灰尘，就有超过1亿亿个原子。我们亟需更强大的工具。

其实推演上万个原子在力场下如何运动并不难，真正让超级计算机不堪重负的是计算力场的过程。传统的从头算分子动力学，在每一帧都需要重新进行昂贵的量子力学计算，规模每扩大十倍，计算力场的难度就增加1000倍。好在AI改变了这一切。

我们可以用量子力学先计算少量的帧，再让AI学习这些计算，举一反三的快速补全其他部分，大幅降低了计算量。这种用AI拟合量子力学精度的原子间作用加速势能面求解的方法，叫【深度势能】。

由Roberta car和他的学生张林峰提出，该团队也基于此获得2020年戈登贝尔奖，超算界的诺贝尔奖。

深度势能打破算力的魔咒，让科学家在过去1‰的时间内观测上万倍规模的原子运动体系，将理性的光照入诸多科学未解之领域。这代表了一种全新科研范式的诞生--AI for Science，运用人工智能，结合先进计算手段求解重要科学问题。

具体来说，AI for Science 是指利用人工智能（AI）技术来解决科学研究中的各种问题。它涵盖了从数据分析到实验自动化的广泛应用，能够加速科学发现和创新，提高研究效率，揭示复杂系统中的隐藏规律。

AI for Science解决的问题

AI for Science 主要解决以下几类问题：

1. 1. 数据处理与分析：

• • 处理和分析大量复杂数据，发现隐藏的模式和关系。

• • 提取有意义的信息，辅助科学决策。

• • 创建精确的物理、化学、生物等领域的模拟和模型。

• • 预测和优化复杂系统的行为，减少实际实验的成本和时间。

• • 自动化实验过程，提高实验速度和精确度。

• • 减少人为误差，提高重复性。

• • 从大量文献和数据中自动提取有价值的科学知识。

• • 生成新的假说和理论。

AI for Science典型示例

化学化工

• • 问题：研究化合物的反应机理，优化化学反应条件。

• • 工具：VASP（Vienna Ab initio Simulation Package）、Gaussian、CP2K（用于第一性原理计算）。

材料科学

• • 问题：预测新材料的性质，加速新材料的发现过程。

• • 工具：Materials Project、QuantumATK（用于材料性质的模拟和计算）。

海洋气象

• • 问题：预测气候变化，模拟海洋和大气的相互作用。

• • 工具：COSMO模型、Regional Climate Models（区域气候模型）。

天体物理学

• • 问题：分析天文观测数据，寻找宇宙中的新现象。

• • 工具：Astropy、Star Formation and Evolution Models（星体形成和演化模型）。

生物医药

• • 问题：药物靶点的发现，疾病机理的研究。

• • 工具：Bioconductor、Pharmaceutical Bioinformatics Tools（药物生物信息学工具）。

其他领域

AI4S的应用领域非常广泛，除了上述提到的领域，还包括：

• • 环境科学：监测和预测环境变化，如污染和生态系统的变化。

• • 能源科学：优化能源生产和分配，如太阳能和风能的预测。

• • 社会科学：分析社会数据，预测社会趋势和行为模式。

AI for Science的核心优势在于其能够处理和分析大规模数据集，模拟复杂系统，以及通过机器学习和深度学习等技术发现数据中的模式和关联，已经在多个科学领域展现了其强大的潜力，能够显著提高研究效率，推动科学发现。未来，随着AI技术的进一步发展，它将在更多领域发挥更大的作用，成为科学研究中的重要工具。

备注

第一性原理计算

第一性原理计算是一种基于量子力学原理的计算方法，它用于预测物质的物理和化学性质。这种方法直接从原子和分子的量子行为出发，而不是依赖于经验参数或半经验方法。第一性原理计算通常涉及以下几个步骤：

1. 1. 选择理论模型：通常是基于密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）或波函数方法（如Hartree-Fock方法和后Hartree-Fock方法，例如配置相互作用CI、多体微扰理论MBPT、耦合簇理论CCSD(T)等）。

2. 2. 构建电子结构：计算原子或分子的电子结构，包括波函数、电子密度、能级等。

3. 3. 计算相互作用：计算电子之间的排斥力、电子与原子核之间的吸引力，以及原子核之间的排斥力。

4. 4. 求解薛定谔方程：对于给定的电子结构，求解薛定谔方程以获得系统的能量和波函数。

5. 5. 优化几何结构：通过调整原子的位置来最小化系统的总能量，从而得到最稳定的分子或晶体结构。

6. 6. 计算性质：基于优化后的电子结构，计算物质的各种性质，如能量、电子亲和能、电离能、反应势垒、振动频率、光学性质等。

第一性原理计算在材料科学、化学、物理学、生物学等多个领域都有广泛的应用，它可以帮助科学家预测和解释实验观察到的现象，以及设计新材料和化学反应。常用的第一性原理计算软件包括VASP、Gaussian、Quantum ESPRESSO、Spartan等。