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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化,涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释,现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力,以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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北京量子信息科学研究院副院长 龙桂鲁:通过芯片的这种形式,实现量子态功能,比如说超导量子计算机芯片、量子芯片,还有半导体量子点、量子芯片。这些通常都是要有低温,而且有很大装置、价格也贵,现在远远达不到几十块钱放到鞋垫里这么小的水平。
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