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当前，人工智能正在成为科学家的新生产工具，催生科学新范式。聚焦以人工智能驱动多学科交叉研究，推动人工智能与科学前沿领域的前瞻性交叉探索，1月7日，交叉院举办了第15期基础交叉沙龙活动，围绕“AI for Science”主题，邀请来自计算机、生物、农学、化学、材料、药学、数学、教育等领域近20名专家学者参会，探讨AI+多学科的交叉创新研究。
AI for Science面临哪些机遇和挑战？计算机科学与技术学院党委书记吴飞教授从宏观层面介绍了国家及相关部委在人工智能领域的战略部署及布局方向，分析了国内高校、科研机构、科技企业在AI for Science方向的探索实践及重要进展。他提出，要积极发挥浙江大学学科综合优势，集聚团队力量推动学科大模型从“专用”到“通用”的建设与发展，加强与企业和科研机构的合作，构建形成浙江大学AI for Science、AI for Education发展新模式。
作为中国最早研究人工智能的高校之一，浙江大学在人工智能与生物、化学、材料、教育等多学科领域的交叉前沿方向开展科技攻关，取得了一系列前沿成果，有力促进了跨学科的融合创新发展。会上，专家学者们分享了人工智能在各自领域中的研究进展，围绕人工智能在蛋白质解析、生物育种、农业设施、分子设计、材料分析、药物开发、数学计算等方向的应用和挑战进行交流，探讨了人工智能在教育大模型、个性化学习等方面的应用前景。
交叉院常务副院长唐睿康教授参加沙龙并强调，人工智能作为一种战略性新兴技术，几乎向所有学科领域进行渗透，推动科学研究范式创新和教育教学模式变革。交叉院前瞻性布局AI for Science平台，要发挥多学科交叉融合优势，从“小切口”出发，组织开展多学科参与的学术论坛、开放组会等活动，深化校企合作，探索人工智能从具体科学问题到产业应用的研究路径，推动跨学科交叉融合创新。
本次沙龙由交叉院副院长单立楠主持，活动旨在探讨AI for Science发展前景与方向，推进AI+任意学科的融合创新。下一阶段，交叉院将继续发挥纽带作用，搭建校内交叉平台，探索以人工智能牵引的交叉科学研究的无限可能。
图片 | 顾雨晴、陈睿
文字 | 张琪
