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科学人工智能——从宇宙学到化学
图片来源：NASA 和哈勃遗产团队 (STScI/AURA)；致谢：Ray A. Lucas (STScI/AURA)。 3月31日，我们的编辑团队前往英国皇家人工智能科学学会。这次为期一天的会议探讨了人工智能如何改变科学发现的性质，由艾伦图灵的基础研究团队主办 [...]
来源:ΑΙhub图片来源：NASA 和哈勃遗产团队 (STScI/AURA)；致谢：Ray A. Lucas (STScI/AURA)。
3月31日，我们的编辑团队前往英国皇家人工智能学会。这次为期一天的会议探讨了人工智能如何改变科学发现的性质，由艾伦图灵研究所的基础研究团队主办。皇家学会坐落在泰晤士河畔一座由 19 世纪联排别墅组成的露台上，其外观与多年来光临其门的名字一样宏伟。
英国皇家学会，地址：6-9 Carlton House Terrace。图片来源：露西·史密斯
图灵研究所首席科学家 Jason McEwen 教授以富有洞察力的演讲拉开了此次活动的序幕，演讲内容涉及科学革命的本质，以及人工智能与科学之间的双向关系如何引发下一场革命。
随后，曼彻斯特大学Anna Scaife教授讲述了基础模型在天文发现中的应用。基础模型是生成式人工智能模型，可应用于各种任务和输入。这对于天文学来说是完美的，因为天文学通常由许多数据模式组成。
Galaxy Zoo 是一个公民科学项目，人们可以在其中标记星系图像，以帮助天文学家理解望远镜收集的大量数据。天文学家利用 30 万个星系的 Galaxy Zoo 数据集构建了 Zoobot——一种根据星系形态对星系进行分类的神经网络。这导致了 40k 环星系的发现（之前被认为非常稀疏），以及中等年龄的“绿谷”星系的识别。
图片来源：NASA 和哈勃遗产团队 (STScI/AURA)；致谢：Ray A. Lucas (STScI/AURA)
如果您想了解更多信息，可以在此处观看演讲者的反思视频：
艾拉·斯卡兰是 AIhub 的助理编辑