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面向科学、能源与安全的

人工智能前沿研究方向

■文/王晓菲张丽娟（中国科学技术信息研究所）

2023年6月，美国能源部发布《面向科学、能要内容如下：

源与安全的人工智能前沿研究方向》报告，认为

一、服务于科学计算的人工智能与代理模型

人工智能将为基础科学、能源与国家安全领域的

科学研究带来颠覆性影响，能源部需制定专门计人工智能代理模型是一种仿真模型，由数据

划，利用自身算力优势，确保美国在上述领域的驱动，以人工智能或机器学习为基础，能够针对

领导地位。物理、化学或生物过程进行模拟计算。

ChatGPT等多模态大尺度的人工智能模型的成重大挑战：构建通用和分领域的元代理模

功显示，随着计算能力与训练数据规模的扩展，型，用以整合不同规模、来自不同模型和具有不

人工智能领域正在浮现新的机遇，某些新兴方法同置信度的数据；利用复杂的数据结构和物理约

有望建立全新的人工智能计算模式。如果将这些束条件，建立代理模型结构；完善基础设施，将

方法应用于科学领域，或将推动形成新的研究范代理模型融入多种环境中，如高性能计算模拟、

式，给科学研究带来颠覆性影响。为充分把握人自主系统的人工智能训练流程、与构建代理软件

工智能发展所带来的新机遇，2023年6月美国能源框架无关的监测系统或数字孪生等。

部发布《面向科学、能源与安全的人工智能前沿未来十年进展：（1）构建由人工智能增强的

研究方向》报告，围绕人工智能在科学研究、能代理模型，处理技术工作流中的复杂数据结构。

源开发和国家安全等重大领域的前沿研究方向开未来的工作流程需要能够处理复杂图像、自然语

展讨论，并规划了后续工作，即高度重视开发六言和图形/网络数据结构，同时以网络或层次结构

种新型人工智能方法、能源相关研究工作和五大的形式混合代理模型和传统模型。因此有必要将

关键交叉技术领域。六种新型人工智能方法的主人工智能研究进展与这些数据形式以及新的工作

90科技中国2024年3月第3期

流工具有机整合。（2）构建可信的代理模型。能未来十年进展：未来1～3年，在一个或两个

源部基于模型预测制定关键决策，需要理解和明主题领域内实现多模态数据表征和自监督学习技

确基于模型预测的界限。随着元代理中模型网络术。未来3～5年内，实现基础模型的可信赖训

层次的发展，应构建可信的人工智能代理模型。练。未来10年，实现大型基础模型的可信赖训

（3）以可扩展和可持续的方式训练代理模型。练。未来20年，广泛实现可信赖、可持续、可审

如要以可扩展方式训练代理模型，需要采用一个查的基础模型应用。

新的人工智能增强型多平台软件框架。目前并不加速任务：利用自主发现领域的进步，开发

存在此类框架，需要进行大量研究定义适当的架由数据驱动的、具有归纳能力的基础模型，将其

构。作为处理科学、能源和安全领域数据的主模型。

加速任务：利用实验训练数据集，训练高保为此，能源部必须实现针对这些模型开放其百亿

真亚尺度的聚变等离子体湍流预测模型；建立基亿次超级计算设施，实现大规模和多样化数据训

于机器学习