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RÉSUMÉ Les outils d'intelligence artificielle (IA) changent notre façon de faire de la science. AlphaFold a essentiellement résolu le casse-tête de la prédiction de la structure des protéines ; DeepMD a considérablement amélioré l'efficacité et la précision des simulations moléculaires ; et les nouveaux modèles de langage à grande échelle tels que ChatGPT ouvrent de nouvelles possibilités pour les applications scientifiques. Dans ce panel, cinq experts de Chine et des États-Unis ont discuté du concept, du développement, des goulots d'étranglement et des opportunités de l'IA pour la science (AI4S), ainsi que de leur compréhension de la relation entre l'IA et la science. Roberto Car, professeur au Département de chimie, Université de Princeton, États-Unis Weinan E, professeur à l'École des sciences mathématiques, Université de Pékin, Chine ; Institut de l'IA pour la science, Pékin, Chine David Srolovitz, professeur au Département de génie mécanique, Université de Hong Kong, Chine Han Wang, professeur à l'Institut de physique appliquée et de mathématiques computationnelles, Académie chinoise des sciences, Chine Linfeng Zhang (président), directeur scientifique de DP Technology, Chine ; Institut de l'IA pour la science, Pékin, Chine
Weijie Zhao (Mar,) a étudié cette question.