一场由 人工智能 (AI) 驱动的科学革命正在悄然发生。曾经局限于小众研讨会的“AI for Science”领域，如今已登上 ICLR、ICML 和 NeurIPS 等顶级 AI 会议的舞台，成为主流研究方向，深刻影响着未来的科学发现。从 分子 的设计到 气候模型 的构建，AI 不仅仅是辅助工具，更是推动科学方法革新的核心动力。
AI for Science：科学研究的新范式
AI for Science 指的是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习模型，解决科学领域中的复杂问题。传统科学研究依赖于理论推导、实验验证和数值模拟，而 AI 提供了新的视角和工具，能够从海量数据中发现隐藏的规律，加速科学发现的进程。文章中提到，AI 已经渗透到生物学、化学、物理学等基础学科，并催生了诸如 药物发现、气候建模 等重要应用。这种跨学科的融合，正重新定义着科学研究的范式。
生物学与药物发现：AI 引领的生命科学突破
生物学 领域的数据复杂度和维度极高，基因组序列、蛋白质三维结构等都为深度学习提供了天然的“试验场”。 药物发现 成为 AI 最成熟、最具影响力的应用之一。传统的药物研发流程耗时耗力，而 AI 可以加速候选药物的筛选和优化，降低研发成本。
例如，ICLR 2024 上展示的“使用离散行走-跳跃采样的蛋白质发现” (Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling) 和 “STR2STR” (一种基于扩散模型的蛋白质构象采样框架) 等研究，都展示了 AI 在蛋白质设计和分子生成方面的强大能力。ICLR 2025 上，麻省理工学院的研究人员展示了 “ProtComposer：组合式蛋白质结构生成” (ProtComposer: Compositional Protein Structure Generation) 和 “ShEPhERD：扩散形状、静电和药效团用于生物等排药物设计” (ShEPhERD: Diffusing shape, electrostatics, and pharmacophores for bioisosteric drug design)。这些研究的关键在于实现可控的、属性引导的生成，使科学家能够根据特定的治疗目标来设计分子。这代表着药物研发的未来，AI 将不再只是辅助工具，而是主导者。
此外，自然语言处理领域的“基础模型” (Foundation Models) 概念也被引入 生物学 领域。研究人员正在开发能够针对各种任务进行微调的生物学基础模型。然而，正如 ICLR 2024 论文“面向大规模多任务数据集分子学习的基础模型” (Towards Foundational Models for Molecular Learning on Large-Scale Multi-Task Datasets) 所指出的，训练这些模型的一个重要瓶颈是需要大规模、精心策划的数据集。ICML 2024 的 “生物学和化学应用” (Applications in Biology and Chemistry) 专题会议强调了该领域的重要性，其中展示了使用等变图神经网络 (GNN) 预测药物与蛋白质结合位点的相关研究。
这些案例表明，AI 正在加速生物学研究和 药物发现 的进程，为开发新型疗法和改善人类健康带来希望。
气候变化与物理科学：AI 驱动的复杂系统建模
气候模型 是 AI 在物理科学领域的另一个重要应用。 传统的 气候模型 需要大量的计算资源，且难以捕捉复杂的气候动态。AI，尤其是机器学习模型，能够从大量的气候数据中学习复杂的非线性动力学，为解决长期困扰传统模拟方法的难题提供了一种新方法。
ICLR 2024 上展示的 “ClimODE：基于物理信息神经常微分方程的气候和天气预测” (ClimODE: Climate and Weather Forecasting with Physics-informed Neural ODEs) 表明，神经常微分方程在模拟复杂 气候 动态方面具有强大的能力。 NeurIPS 2024 的一篇重点论文介绍了 “基于球形扩散的全球 气候模型 概率仿真” (Probabilistic Emulation of a Global Climate Model with Spherical DYffusion)，这是一种旨在以显著降低的计算开销生成物理上一致的 气候 模拟的生成模型。 “利用机器学习应对 气候变化” (Tackling Climate Change with Machine Learning) 研讨会，强调了与 气候 科学家共同设计研究以确保实际影响的必要性，这突显了围绕该主题的充满活力的社区。
物理信息机器学习 (Physics-informed Machine Learning) 是该领域的一项关键技术。它将已知的物理定律（例如能量守恒或特定的微分方程）直接嵌入到神经网络的架构中，作为约束或归纳偏置。这不仅提高了数据效率，而且确保了模型的预测在物理上是合理的。物理信息神经网络 (PINN) 和相关概念的普及现在是各大 AI 会议的常见主题。 这意味着，AI 不仅能预测气候变化趋势，还能帮助我们理解气候变化的机制，为制定应对策略提供科学依据。
共生反馈：科学问题驱动 AI 创新
AI 与科学之间的关系并非单向的，而是一种强大的正向反馈循环。 科学问题，由于其固有的复杂性、对称性和几何结构，为核心机器学习的创新提供了新的、具有挑战性的基准。
例如，建模分子的 3D 相互作用或物理场的连续性需求推动了专用架构的开发，例如等变图神经网络和球形扩散模型。 这些架构创新源于科学应用的特定需求，然后回流到通用机器学习工具包中，并在完全不同的领域中找到用途。 通过这种方式，AI for Science 不仅仅是另一个应用领域； 它是新型基础机器学习研究的主要引擎。
数据瓶颈：AI for Science 的下一个前沿
尽管算法取得了显著进展，但创建真正的“科学基础模型” (Foundation Models for Science) 的主要瓶颈不是算法，而是 数据。 大型语言模型的成功建立在网络规模文本的基础上。 科学领域的等效数据集通常更小、更分散且更难获取。
这一现实正在影响研究的优先事项。 顶级研究（例如“面向分子学习的基础模型”）明确关注数据集创建的挑战。 这进一步体现在 NeurIPS 专门设立的数据集和基准测试轨道中。 关于 气候变化 等主题的研讨会反复强调，实际影响需要与领域专家进行深入合作，以生成、策划和解释 数据。
这意味着，在不久的将来，AI for Science 中最有价值和最具影响力的贡献可能不是全新的模型架构。 相反，下一个飞跃可能来自创建大规模、高质量且可公开访问的科学 数据 集，这些数据集将为下一代发现提供动力。 科学的未来不仅仅在于更智能的算法，还在于更好的 数据 来教导它们。 高质量的 数据 集的创建将为 AI 在科学领域的应用提供更坚实的基础，从而加速科学发现的进程。
总结：AI 助力科学未来
AI for Science 正在加速生物学、化学、物理学等领域的突破，尤其是在 药物发现 和 气候模型 方面，展现出巨大的潜力。尽管 数据 的获取和管理仍然面临挑战，但可以预见，随着 AI 技术和高质量 数据 集的不断发展，AI for Science 将在未来的科学研究中发挥越来越重要的作用。它不仅能解决科学难题，还能推动 AI 本身的技术进步，最终塑造科学的未来。