Awesome-ai4s Ist Jetzt Open Source! Eine Umfassende Sammlung Wissenschaftlicher Arbeiten Und Datenressourcen Zum Thema „KI Für Die Wissenschaft“, Die Ständig Aktualisiert Wird

Im Jahr 2018 schlug der Akademiker Ou Weinan von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften das Konzept „KI für die Wissenschaft“ vor und betonte dabei die Nutzung von KI zum Erlernen wissenschaftlicher Prinzipien und zur Erstellung wissenschaftlicher Modelle zur Lösung praktischer Probleme. Im selben Jahr erlangte AlphaFold Bekanntheit, da es 25 von 43 Proteinstrukturen genau vorhersagte. Im Jahr 2021 wurde AlphaFold 2 als Open Source veröffentlicht und sagte die menschliche Proteinstruktur von 98.5% voraus.AI4S ist wirklich ins öffentliche Bewusstsein gerückt.

Anschließend führten die chinesische Regierung und Ministerien auf allen Ebenen auch eine Reihe günstiger Maßnahmen für AI4S ein. Um den nationalen „Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der neuen Generation“ umzusetzen, startete das Ministerium für Wissenschaft und Technologie im März 2023 gemeinsam mit der National Natural Science Foundation of China die Sondereinsatzarbeit „KI für die Wissenschaft“.Durch die enge Integration zentraler Themen aus grundlegenden Disziplinen wie Mathematik, Physik, Chemie und Astronomie werden wir ein hochmodernes wissenschaftliches Forschungs- und Entwicklungssystem aufbauen, das auf künstlicher Intelligenz basiert.

Geleitet von der technologischen Entwicklung und der politischen Unterstützung hat sich „KI für die Wissenschaft“ schrittweise vom Konzept zur Praxis entwickelt und eine Reihe hochwertiger Ergebnisse in vielen Bereichen wie Biomedizin, Materialchemie und medizinischer Gesundheit hervorgebracht.

Allerdings handelt es sich bei KI für die Wissenschaft um eine aufkommende Technologie, die sich über KI und mehrere grundlegende Disziplinen erstreckt.In der Praxis werden oft Forscher mit interdisziplinärem Hintergrund benötigt.Allerdings ist es in den weitläufigen und komplexen Teilbereichen der wissenschaftlichen Forschung nicht einfach, interdisziplinäre Erfahrungen zu sammeln. Vielen Forschern fehlt es an ausreichendem Wissen im Bereich KI und sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen, wenn sie KI-Tools einsetzen möchten. Gleichzeitig fällt es KI-Talenten schwer, die wahren Probleme verschiedener wissenschaftlicher Forschungsfelder in kurzer Zeit gründlich zu verstehen. Sie verfügen zwar über KI-Kenntnisse, können diese aber nur schwer unter Beweis stellen.

Und was noch wichtiger ist:Aufgrund der hohen Barrieren zwischen den wissenschaftlichen Forschungsdisziplinen sind die Lernressourcen für KI in der Wissenschaft knapp und verstreut.Auch Forscher aus traditionellen Disziplinen haben Schwierigkeiten, wenn sie fächerübergreifend forschen. Diese Herausforderungen schränken die schnelle Förderung von KI für die Wissenschaft erheblich ein.

Um die Informationslücke zu schließen, mehr Forschern zu helfen, die neuesten Forschungsergebnisse und praktischen Fälle von KI für die Wissenschaft zu verstehen und die Lernschwelle zu senken,HyperAI hat auf GitHub ein Open-Source-Projekt „awesome-ai4s“ veröffentlicht, das mehr als 100 KI-Fälle für die Wissenschaft zusammenstellt und die Bereiche Biomedizin, Gesundheitswesen, Materialchemie, Tier- und Pflanzenwissenschaften, Wetterforschung, Energieumwelt, Naturkatastrophen und andere Teilbereiche abdeckt.Für Forscher verschiedener Disziplinen ist es praktisch, relevante Informationen präzise zu finden.

Projektadresse „awesome-ai4s“:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

Auch,Auf der offiziellen Website von HyperAI wurden außerdem hochwertige Datensätze und KI-Tool-Ressourcen veröffentlicht, die in wissenschaftlichen Arbeiten erwähnt werden.Mit nur einem Klick herunterladen.

Offizielle Website-Adresse von HyperAI:
https://hyper.ai/

Auch in Zukunft werden wir „awesome-ai4s“ weiter aktualisieren und hochmoderne, maßgebliche und qualitativ hochwertige Ergebnisse weithin verbreiten. Wir begrüßen auch jeden, der Star und PR beiträgt, um gemeinsam die universelle Anwendung von AI4S zu fördern.

Horizontale Abdeckung mehrerer Disziplinen und vertikale Verbindung gängiger Technologien

„awesome-ai4s“ umfasst fast 100 hochwertige Artikel zum Thema „KI für die Wissenschaft“ von führenden akademischen Einrichtungen auf der ganzen Welt.Es stellt die innovativen Anwendungen von KI-Technologien wie Deep Learning, maschinelles Lernen, bestärkendes Lernen, selbstüberwachtes Lernen und Transferlernen in der Biomedizin, im Gesundheitswesen, in der Materialchemie, in den Tier- und Pflanzenwissenschaften, in der Wetterforschung, im Energiebereich, bei Naturkatastrophen und in anderen Bereichen vor.

Egal, welches Forschungsgebiet Sie haben oder welche KI-Technologien Sie in Ihrer Forschung einsetzen möchten, bei „awesome-ai4s“ können Sie Inspiration und Erkenntnisse gewinnen:

• Auf der Grundlage wissenschaftlicher Forschungsdisziplinen können Sie nach ähnlichen Forschungsproblemen im selben Bereich suchen und herausfinden, ob deren Lösungen auf Ihre eigene Forschung anwendbar sind.

• Durch die Erforschung der KI-Technologie können Sie den Anwendungswert der Technologie in mehreren Bereichen verstehen und ihre Eigenschaften weiter kennenlernen, um das Anwendungspotenzial der KI-Technologie in Ihrer eigenen Forschung besser auszuschöpfen.

Wir werden auch in Zukunft weitere vertikale und segmentierte wissenschaftliche Forschungsfelder erkunden und danach streben, jedem Forscher beim Aufbau seiner Wissensbasis zu helfen.

Super detaillierte Interpretation von Trockenwaren, Ein-Klick-Download hochwertiger Ressourcen

„awesome-ai4s“ wählt die neuesten Artikel mit hohem Impact-Faktor aus bekannten Zeitschriften wie Nature, Science, Advanced Science, Radiology usw. aus und bietet eine detaillierte Interpretation des Forschungshintergrunds, der Forschungshighlights, der Datensätze, der Modellarchitektur, der Modelloptimierungsmethoden, der experimentellen Schlussfolgerungen usw., die in jedem Artikel enthalten sind.Klicken Sie auf den Titel, um zur Seite mit der Interpretation des Dokuments zu springen.

Die von HyperAI verfassten Artikel zur Papierinterpretation können den Lesern dabei helfen, die Struktur des Papiers zu verstehen und die Leseschwelle zu senken. Auch Laien können den Kern der Forschung erfassen. Darüber hinaus kann es Forschern dabei helfen, die Hindernisse beim Verständnis interdisziplinärer Inhalte zu überwinden und die wesentlichen Inhalte schnell zu finden.

Und was noch wichtiger ist:Wir haben dem Interpretationsartikel außerdem eine Zusammenfassung erweiterter Informationen hinzugefügt.Helfen Sie den Lesern, ein umfassenderes Verständnis des Forschungsgebiets zu erlangen, beispielsweise durch:

• Informieren Sie sich ausführlich über das Führungsteam hinter dem Forschungsprojekt und stellen Sie dessen wichtigste Forschungsrichtungen und andere bisherige Erfolge vor.

• Fassen Sie KI-Tools rund um das Fachgebiet des Instituts zusammen, identifizieren Sie andere hochwertige Leistungen im gleichen Bereich und führen Sie ähnliche Forschungsarbeiten durch.

• Erkunden Sie zukünftige Entwicklungstrends im Forschungsbereich.

Darüber hinaus sortiert „awesome-ai4s“ auch wissenschaftliche Dokumente und Datensatzressourcen für die Forschung, die mit einem Klick heruntergeladen werden können, sodass jeder Zeit bei der Suche nach Informationen spart, was bequem und effizient ist.

Die Weisheit berühmter Universitäten/Institutionen, genau auf den Tutor/das Team abgestimmt

„awesome-ai4s“ hat die Forschungsergebnisse bestimmter Forschungsgruppen und Forschungsteams von berühmten Universitäten/Institutionen im In- und Ausland geteilt.Es kann nicht nur Freunden helfen, die keine vertikale Forschungsgruppe finden können, schnell die Forschungsrichtung ihres Interesses zu identifizieren und geeignete Mentoren zu finden, sondern auch Teams, die derzeit forschen, dabei unterstützen, Teamkollegen zu finden und gemeinsam an akademischer Forschung zu arbeiten.

Zu den an diesem Projekt beteiligten Forschungsteams zählen unter anderem die Tsinghua-Universität, die Peking-Universität, die Jiaotong-Universität Peking, die Central South University, die Akademie der Militärmedizinischen Wissenschaften, die Zhejiang-Universität, die Chinesische Akademie der Wissenschaften, die Universität von Florida, die Pädagogische Universität Peking, die Southeast University, die East China University of Science and Technology, die Westlake University, das Google Research Team, das Argonne National Laboratory, das Massachusetts Institute of Technology, die Universität London, die Universität Toronto, die Jiaotong-Universität Shanghai, die Renmin-Universität China, die Universität Sichuan, die Universität Macau, die Universität Kalifornien, die Universität Guangzhou, die Sun Yat-sen-Universität, die Huazhong University of Science and Technology, die University of Electronic Science and Technology of China, die Princeton University usw.

Wir suchen Mitwirkende, um eine Must-Read-Liste für AI4S zu erstellen

Heute eröffnen die neuen Methoden und Werkzeuge von AI for Science verschiedenen Wissenschaftsbereichen beispiellose neue Möglichkeiten.

Jedoch,Die rasante Entwicklung der KI für die Wissenschaft ist untrennbar mit dem gemeinsamen Fortschritt von „Daten-Rechenleistung-Talent“ verbunden.Sun Ninghui, Mitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften, sagte einmal: „Obwohl wir in der Vergangenheit viel geforscht haben, ist der Informationsfluss zwischen verschiedenen Sektoren noch nicht vollständig geöffnet. Der Schlüssel zur Einführung von KI-Methoden liegt darin, den Informationsfluss zwischen Menschen, Maschinen und Objekten zu öffnen.“ Es ist ersichtlich, dass die zukünftige Entwicklung der KI für die Wissenschaft in meinem Land noch einen langen Weg vor sich hat und gemeinsame Anstrengungen von Wissenschaft und Industrie erfordert.

Als eine der ersten offenen Communities, die sich mit dem Entwicklungspotenzial von KI für die Wissenschaft auseinandergesetzt hat, verfolgt HyperAI weiterhin die neuesten Errungenschaften und Entwicklungstrends von AI4S und trägt auf verschiedene Weise zur Entwicklung von AI4S bei, beispielsweise durch die Interpretation von Dokumenten und die Berichterstattung über Meilensteinereignisse und Richtlinien.

Da ich jedoch die Grenzen meiner eigenen Kräfte kenne,HyperAI lädt weitere gleichgesinnte Freunde herzlich ein, sich uns anzuschließen – reichen Sie Artikel ein, um Forschungsergebnisse auszutauschen, empfehlen Sie hochwertige Datensätze/Tool-Ressourcen, erstellen Sie Branchentrendanalysen … Sie können jede erdenkliche Form der Zusammenarbeit nutzen, um Ideen mit uns auszutauschen.Ich freue mich darauf, mit weiteren Partnern neue Impulse zu setzen und die AI4S-Erkundungsreise zu beleben!