科学研究的第五范式——以智能驱动的材料设计为例（英文）OA

作者：Can Leng; Zhuo Tang^*; Yi-Ge Zhou; Zean Tian; Wei-Qing Huang; Jie Liu; Keqin Li; Kenli Li

来源：Engineering, 2023, 24(05): 126-137.

科学正在进入一个新时代——第五范式——它被认为是知识整合到不同领域的主要特征，是基于无所不在的机器学习系统的计算社区中智能驱动的工作。在此，我们通过在天河一号超级计算机系统上构建的催化材料专门设计的典型平台案例，生动地阐明了第五范式的本质，旨在促进第五范式在其他领域的培养。第五范式平台主要包括模型自动构建(原始数据提取)、指纹自动构建(神经网络特征选择)以及跨学科知识串联的重复迭代(“火山图”)。与分解一起进行的是对迭代中实现的体系结构的性能评估。通过讨论，第五范式的智能驱动平台可以极大地简化和改进研究中极其繁琐和具有挑战性的工作，并通过补偿机器学习中缺少样本和替代一些由于计算资源不足而导致的数值计算来实现数值计算与机器学习之间的相互反馈，从而加速探索过程。在数据驱动的学科中，跨学科专家的协同作用和对动态数据需求的急剧增长仍然是一个挑战。我们相信，对第五范式平台的一瞥可以为其在其他领域的应用铺平道路。

• 单位
  化学生物传感与计量学国家重点实验室