AI人工智能技术有助于自然科学研究

AI(英文ArtificialIntelligence，简称AI)是计算机科学领域的一项高新技术，其研究内容包括机器人学、机器学习、图像识别、神经网络、专家系统和自然语言处理等。近几年来，随着人工智能技术的发展，在自然科学领域取得了很多研究成果。就像中国科学家、未来学家周海中教授曾预言过的那样：随着科学技术的进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将被广泛应用于各个学科领域，将产生意想不到的效果。以下仅从天文学和医学的角度简介绍一下人工智能技术在自然科学领域的辅助：

不久前，美国谷歌公司和国家航空航天局(NASA)的研究人员利用人工智能的机器学习能力，将现有的天文数据输入神经网络。因此，人工智能神经网络在银河系中发现了两颗新的行星；其中一颗是开普勒-90i，它所在的恒星系中有8颗，它的行星数量和太阳系一样。但是开普勒-90i行星比我们的地球大30%，属于超级地球；它公转一周需要两周的时间，是在恒星系中发现的第三颗地球行星(即岩石行星)，而其母星开普勒-90比我们的太阳稍大，也就更热。

开普勒-90i是天龙座天区的一颗行星，距离我们大约2500光年。在人工智能算法的帮助下，科研人员分析了开普勒太空望远镜收集的大量数据，最终计算出开普勒-90i存在的可能性，这一行星的发现对于天文学和天文学领域的机器学习和使用具有重要意义。它表明，拥有八颗行星的恒星系统可能并不像以前的证据显示的那样罕见。它也是人工智能技术能够帮助天文学家完成工作的另一个标志。它并非第一次使用神经网络来寻找行星，但这一突破为神经网络的效用增添了另一个亮点。

越来越多的天文学家将人工智能技术作为一种强大的探索工具，提供丰富而复杂的数据、分类星系、筛选数据以获取信号、发现脉冲星、预测宇宙结构、识别异常外星人等。他们将这种探索工具应用于天文学。例如，在日本，研究人员正在开发一种人工智能工具来预测宇宙结构；其他研究人员正在使用人工智能驱动望远镜对空间物体进行分类，以帮助物理学家写和测试假设。在未来的天文学中，人工智能技术中的机器学习无疑将发挥越来越重要的作用。

1972年，美国生物化学家、诺贝尔化学奖获得者克里斯蒂安·安芬森博士在获奖感言中提出了一个假设来解释酶化学合成的可能性。他猜测复杂的蛋白质三维结构是由其一维结构决定的，也就是说，由DNA控制细胞内RNA建立的特定氨基酸序列理论上应该决定这种蛋白质的结构。这是著名的蛋白质折叠结构预测。没想到，这个假设已经成为近50年来生物化学领域的一个重大问题。

然而，这个重大问题最近被英国DeepMind推出的AlphaFold破解了。AlphaFold通过氨基酸序列预测蛋白质折叠结构，其准确性接近使用X射线晶体学、超低温电子显微镜等标准实验方法分析的3D结构。消息一出，立即被Nature、Science等多家科学杂志报道，Nature杂志直接评为这将改变一切。在DeepMind发布的官方推文下，很多科技大佬也称赞了这一重要成果。有专家认为，这可能是第一个有望获得诺贝尔奖的人工智能成果。

在新冠肺炎肺炎(COVID-19)疫情期间，科研人员借助人工智能技术对抗新冠肺炎病毒，使这种高科技在抗疫情方面发挥了前所未有的能力。比如中国香港理工大学和澳门科技大学开发了一个可以快速诊断新冠肺炎肺炎的人工智能系统，只需20秒就可以断病，预测患者病情会不会恶化，准确率达到90%以上。另外，以色列航空航天工业公司建立了一个高精度的人工智能系统，可以预测新冠肺炎肺炎患者的病情变化。

由此可见，人工智能技术在自然科学领域有着广阔的应用前景。在这个领域，很多科研人员做出了自己的贡献，为这个技术的落地应用提供了广阔的世界。可以相信，在科研人员的努力和人工智能技术的帮助下，我们将迎来更美好的未来。

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