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另一方面是AI化学知识储备问题。现有算法多为“黑箱式”模型,融入的化学知识不够。换句话说,要拿下“化学博士学位”,AI还需“垂直发力”。徐波说,当前许多AI系统主要依赖数据驱动的方法,与不同领域知识结合程度不足。为解决这个问题,AI领域学者与化学学者正在进行跨领域合作,为化学领域开发专用算法和模型,发展各类科学化学语言表征等基本能力,以构建更强大的模型。
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计算流体动力学广泛应用于航空航天、汽车工程、船舶设计等领域,与飞行器、汽车及船舶的外形设计都紧密相关。算力提升可以加快飞机、汽车的更新迭代并降低设计成本。然而,传统计算机越来越难以满足这些领域对计算规模、计算精度和计算速度的要求。
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