在人工智能迅猛发展的时代,如何将其应用于科学研究,推动真正的创新,成为科研界关注的焦点。加州理工学院教授兼机器学习领域权威科学家安妮玛·阿南德库马尔(Animashree Anandkumar)深入探索人工智能与物理科学的融合,致力于开发能够突破传统科学界限的智能算法和模型。她的研究不仅关注人工智能对于现有知识的解读,更致力于利用AI引导科学发明和发现,开辟人机协作新领域。 安南德库马尔教授强调,现有的语言和计算机视觉领域的人工智能依赖于庞大的数据量,这在科学领域尤为稀缺。尽管AI已经能够理解科学文本并辅助查找相关数学方程,但仅凭文本和公式是无法完成真正的发明设计的。她指出,在现实工程设计中,必须严格遵循自然规律和物理定律才能确保产品的实用性和可靠性。
例如,如果简单地向ChatGPT询问飞机机翼或火箭设计,得到的多为科幻式构想,难以转化为可行的工程方案。为此,安南德库马尔教授提出,将流体力学等物理科学原理嵌入深度学习模型,打造具备"物理感知"的AI,使其在设计优化和预测性能方面超越传统黑箱模型。 在她领导的加州理工学院实验室中,已经取得了多项突破性成果。例如,一款应用流体动力学算法的医疗导管设计,有效减少细菌逆流感染风险达100倍。通过对流体在管道中运动规律的深刻理解,AI辅助设计不仅提升了医疗器械的安全性,还将三维打印技术结合应用,推动个性化定制医疗装备的发展。这一成功案例彰显了物理知识驱动的AI设计理念在实际生活中的巨大潜力。
此外,她的团队开发出首个基于人工智能的高分辨率天气模型。该模型不仅保证预测准确度大幅提升,还实现了计算速度的质的飞跃。相比过去须依赖昂贵超级计算机运行的天气预报,现在用户仅需配备普通游戏级GPU即可完成两周精准天气预报,耗时不足一分钟。如此高效的天气预报技术对于农业规划、防灾减灾乃至气候变化研究都具有深远意义,特别是在资源有限的地区,更能发挥巨大社会效益。 结合学术与工业经验,安南德库马尔教授的职业轨迹贯穿顶尖高校和全球领先技术企业。在获得康奈尔大学博士学位后,她在加州大学尔湾分校开始学术生涯,随后在亚马逊云服务和英伟达担任高级科研职位,推动深度学习技术在工业界的规模化应用。
她表示,工业界的实际挑战和计算资源的丰富为她提供了宝贵机会,而回归加州理工学院继续深耕基础科学研究,则是实现人工智能与科学深度融合的新篇章。 安南德库马尔教授的成长背景对其科研热情和执着有深远影响。其父母均为印度工程师,管理工厂生产并积极引入科技创新,从小激发了她对技术的热爱。外祖父作为数学教师和外祖母的几何刺绣,也为她奠定了坚实的数学和科学基础。她将科学视为乐趣而非枯燥工作,这种兴趣驱动着她不断探索未知,解决以往被视为"不可能"的问题。 保持身心平衡同样是她成功关键。
尤其是在压力巨大的科研和教学工作中,她通过瑜伽保持内心宁静和专注,瑜伽不仅是她与印度文化联系的纽带,也提升了她面对挑战的能力。她深知人工智能的快速进步对就业市场造成冲击,鼓励人们积极拥抱AI技能,推动职业转型和创新,以迎接未来更富创造力的工作模式。 展望未来,安南德库马尔教授认为,人工智能在基础科学研究中的潜力巨大但仍需和人类专家紧密协同合作。高级复杂问题的攻克依赖于专家的洞察力与经验,同时AI工具则可以极大提升效率和深度。她致力于培养新一代科学家掌握AI技术,利用机器学习加速诸如数学难题、工程设计及气候变化等关键领域的突破。 尤其在全球气候变化日益严峻的背景下,人工智能为气象预测、碳捕集与储存技术提供了全新思路。
安南德库马尔教授的AI天气模型能预测极端气候事件,帮助最脆弱的社区提前撤离并制定防护措施。她强调,科技创新应当服务于社会公平和弱势群体,使每个人都能从科学进步中受益,推动全球可持续发展目标实现。 综上所述,安妮玛·阿南德库马尔教授以其深厚的学术积淀和丰富的工业实践,开创了将物理科学原理深度融合于人工智能的新范式。她的研究不仅推动了科学发现的新进程,也改变了我们应对复杂社会和环境问题的方式。随着AI技术不断完善,未来在机器与人类专家协同创新的引领下,科学将迎来前所未有的突破与发展。 。
