自动化科学发现

IBM研究中心（IBM Research）的深度搜索产品使用自然语言处理(NLP)来“收集和分析大量结构化和非结构化数据”。多年来，从Covid-19研究到分子合成，“深度搜索”（Deep Search）被广泛用于科学领域。现在，IBM Research通过发布Deep Search for scientific Discovery (DS4SD：科学发现深度搜索)，将部分产品开源，从而简化了深度搜索的科学应用。

利物浦大学的研究人员创造了一种协作性的人工智能工具，它减少了发现新材料所需的时间和精力。在《自然-通讯》杂志上报道，这种新工具已经发现了四种新材料，包括新的传导锂的固态材料系列。这种固体电解质将是开发固态电池的关键，为电动汽车提供更长的续航能力和更高的安全性，更多有前途的材料正在开发中。

随着技术复杂度的逐年提升，科学创新与发现的大门也在向着更多领域敞开。现在的问题是，由于数据比以往任何时候都要多，研究人员难以从中高效提取，使得技术转化也越来越难。为此，美国能源部（DOE）决定为“自动化科学发现”的机器学习（ML）和人工智能（AI）研究项目，提供多达 1600 万美元的资金支持。