Datawhale联合
上海科学智能研究院、魔搭社区、Datawhale
AI for Science(AI4S)不再是概念,而是正在发生的现实。《Nature》与《Science》将其列为2026年重大突破方向 。
1. AlphaFold破解蛋白质结构,让生物学家看到了AI的可能性。
2. AI设计的新材料在实验室里被合成出来,材料学家开始重新思考研究范式。
3. 气象预测模型的精度突破传统方法的天花板,物理学家意识到计算正在改写规则。
但这场变革遇到了一个瓶颈。
不是算法不够先进,不是算力不够强大, 而是能把SOTA论文变成实验室里能跑通的工具的人,太少了。
那些既懂科学问题本质、又掌握AI工程实践的人在哪里?那些愿意把自己的Workflow开源共享、推动整个领域进步的人在哪里?
我们看到了这个断层。于是决定做点什么。
01 | 强强强联手,填上AI4S落地的最后一公里
这是一次跨越学术、产业、开源社区的联合行动。
上海科学智能研究院
魔搭社区
Datawhale
我们的目标很明确: 把那些顶会上的SOTA模型,变成实验室里能跑、能用、能发paper的生产力工具。
于是, 《AI4S 实战派》诞生了!
这不是又一套"空谈理论"的科普课。我们要做的,是手把手教你: 怎么把论文里的模型,变成你实验室里真正能用的工具。
02 | 首批导师:汇聚全球AI4S"年轻大脑"
首个模块(Hello Universe! AI4S 第一课)的特邀导师已正式确认。
从常春藤盟校到国内顶尖高校,从纽黑文到香港、上海、杭州。我们打破物理边界,把世界级的AI4S青年导师带到你面前。
他们是:
陆路:耶鲁大学助理教授,美国能源部早期职业奖得主,《麻省理工科技评论》"35岁以下科技创新者" 亚太区入选者
章敏:浙江大学百人计划研究员,国家级青年人才, 主持科技创新2030重大项目,国际医学核磁共振学会最高荣誉获得者
方榯楷:浙江大学百人计划研究员,前微软亚洲研究院高级研究员,GitHub开源项目累计1.3万+star
刘圣超:香港中文大学助理教授,波动智能实验室负责人,致力于物理建模与生成式AI的深度融合
更重要的是,他们都在用AI解决真实的科学问题——这正是我们要教给你的。
03 | 填上工程鸿沟:面向真实科学问题的AI实践
从SOTA论文到能跑通的科研流程,中间隔着代码、参数、环境、数据……我们和这些导师联手把这条鸿沟拆解成了一套完整的学习路径——"思维实战派"。
课程覆盖的方向包括:蛋白质设计、材料筛选、气象建模、AI4S基础设施、文献自动化处理……每一个方向,都是从真实科学问题出发,用AI工具解决实际痛点。
但我们的愿景不止于此。
我们希望培养一批"左手懂科研,右手玩转AI"的应用型人才;沉淀一套"学术认可 + 工业可用"的AI4S工程标准;打造一个自进化、跨学科、全球协作的开源科研社区。
参与方式:进群参与及合作!
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