人工智能对科研信息化的推动作用浅谈

翟胜宇 淄博市第四中学 山东淄博 255129

1 引言

自2016 年国家相关部门联合发布了有关人工智能发展的三年行动实施方案之后，人工智能的各个方面都展开了飞速发展。其中，人工智能创新服务体系，产业体系，标准化体系等基本建成，这为推动科研信息化进程打下了坚实的基础。而人工智能本身具有多个领域，这些不同的领域适用于多种不同的科研场景，为人工智能在科研信息化方面的普适性提供了技术支持。科研信息化有助于科研效率的提升，对科研的实现具有极其重大的意义。

2 人工智能现状

2.1 人工智能大热潮

人工智能当下的热潮离不开国家的大力支持和有序管理。出台相关的方案，鼓励了大批的人工智能研究者对人工智能展开更深入，更持续的研究。在相关行动实施方案出台后，人工智能的基础核心技术得到了突破性进展，而总体来看的技术和产业的发展则达到了与国际接轨的高度。在应用方面和系统级技术方面则暂时领先于世界。由此可见国家的重视与支持对人工智能行业发展的重大意义。此外，国家在资金、知识领域、国际合作、人才培养和标准体系方面的实施和建设定将人工智能行业推上新的热潮与巅峰。

2.1 深度学习

人工智能具体分为多个算法和领域，这些不同领域适用于不同的场景和方向，大大提高了人工智能的普适性。

深度学习作为当下最热门的人工智能研究方向之一，其代表系统是AlphaGo 围棋系统。AlphaGo 连续两局战胜顶尖职业棋手李世石，一度成为了当时热议的话题。AlphaGo 属于弱人工智能，即在某一方面有所擅长的人工智能。它基于深度学习的理论，不再局限于单纯的模仿行为，而是具有了高度自主的自我学习能力。它通过被植入的围棋棋谱和大师棋谱，能够在无数的经验中得到提升，围棋水平因此逐渐提高。这正是深度学习的基础，也是AlphaGo 最为接近人脑的过程。它的核心技术有CNN 神经网络和MCTS 搜索技术。其中正是CNN 神经网络使AlphaGo 拥有了学习人类下棋的能力，不断地增长下棋地经验，凭借最终凭借计算能力战胜了人类。

3 人工智能在各个领域的应用

3.1 人工智能在化学领域

化学中存在着气体检测与识别这一应用方向。人工智能可以通过运用深度学习地方法自动对气体进行世界，学习气体数据中的特征，达到提高气体识别技术地目的。而无监督学习作为深度学习中的一种，可以对大量高度抽象的数学数据进行挖掘，产生良好的数据特征。此外，深度学习在嗅觉领域取得的成就对气体识别方向的科研起到助力作用。在深度学习的理论支持下，利用深度网络对电子鼻采集的数据进行分类整理和深度挖掘，得到特征较好的分类结果。这正是深度学习在化学学科和气体识别问题中起到推动作用的一方面体现。

3.2 人工智能在物理领域

在物理学方面，人工智能推动了卫星轨道预报的进步。卫星轨道预报是研究卫星应用的基础。只有建立起了具有高级精度的卫星轨道预报模型，卫星的自主导航能力和空间交会对接能力才能提升，卫星在太空中的运作才能更加安全。基于深度神经网络，相关学者在物理动力学模型的理论支持下，建立了补偿混合模型。这一方法将gps 卫星作为观察对象，利用深度神经网络和BP 网络进行建模。在进行预报的同时可以进行对比仿真的实验。利用这一模型，研究员能够得到更准确的函数模型，提高轨道预报模型的精度。

4 人工智能推动科研信息化

人工智能本质上是计算机科学的分支之一。这一研究领域包括许多研究方向，包括智能机器人，模式识别、自认语言处理等等。而人工智能的基础技术建立在计算机算法的基础上，包括深度学习、神经网络、强化学习等等。人工智能利用计算机科学的理念和方法，利用机器模拟人脑的思维过程，试图建立其媲美人类甚至超越人类的机器脑。人工智能早已渗透入各个科学研究领域和技术产业中。包括超级计算领域、无线网络领域、科学数据领域等等。人工智能在这些领域中起到了不可忽视的推动作用。

其中在科学数据领域，人工智能技术为大数据挖掘提供了坚实的技术支持。大量的学术报告指出人工智能在大数据挖掘等科学研究领域中的重要作用和面临的挑战。而政府也就这些挑战提出了相关扶持和行动政策，在政策方面高屋建瓴的为人工智能的发展提供支持。传统意义上人工智能研究的领域包括图像世博技术，自然语言处理技术和语音识别技术等，这些技术能够极大程度上推动大数据的分析，解决大数据采集面临的难题。而日后，人工智能也必将在大数据的采集方面和应用方面起到不可忽视的推动作用，在大数据采集和分析的智能感知与展示等方面进行完善。

5 结语

当下，大量的研究者和普通民众对人工智能这一热门领域抱有极高的兴趣，这也导致了人工智能技术的发展迅速，新思路和新技术大量涌现。人工智能技术已为科学研究提供了坚实的技术支持，为科研信息化带来了飞跃。但必须面对的是，当前阶段的人工智能发展仍然面对如堕难题。在科研方面，人工智能尚且无法替代研究员发现规律的工作，无法完成抽象和总结的任务。因此，对于科研信息化而言，人工智能技术的发展有着至关重要的作用。这需要人工智能相关研究者与科学研究相关人员共同努力和探索，更大程度的利用人工智能推动科研事业的信息化，提高科研效率。