2023年这个夏天，全球遭受前所未有热浪、野火和洪水的极端天气攻击。面对这些挑战，英伟达采用Al技术，构建名为地球2号的"数字地球模型",以更精确地预测这些极端事件。地球2号依赖于FourCastNet Al模型，利用了数十TB的地球系统数据，能以数千倍速度提高预测准确性，预测未来两周的天气状况。与一般只能生成大约50种未来一周预测的天气预测系统相比，FourCastNet能预测出成千上万种可能性，准确捕捉罕见而致命的灾难风险，从而给弱势群体争取宝贵的准备和疏散时间。
事实上，气象科学仅是受益于Al发展的众多科学学科之一。Al的出现正在带动科学研究的激动人心的转变，并且影响正在扩散到实验室之外，深入到我们所有人的生活中。如果我们能明智地采取行动，制定合适的监管措施，并适当支持Al在解决科学最紧迫问题方面的创新应用，Al就有可能彻底改变科学过程。
这样的愿景，我们称之为Al for Science。我们期待一个由Al驱动的未来，在这个未来，Al工具可以解放我们从繁琐乏味和耗时的劳动中，同时引导我们进行创新性的发明和发现，促使本应需要几十年的突破提前实现。
近期，Al的讨论几乎等同于大型语言模型(LLM)的讨论。随着GPT在各行各业的爆发，“是否能将LM用于科研场景"成为了一个水到渠成的问题。当ChatGPT超越大部分人类在高考、SAT、美国法考、医考等领域取得令人咋舌的高分后，人们对于LLM驱动科研的兴趣愈发高涨。一方面，LLMs使得知识的提取和综合变得高效、便捷。通过解密和呈现复杂的科学信息，LM大大降低了学者进入新领域的门槛，推动交叉学科的发展。另一方面，LLMs可以加速并改进知识贡献的过程。利用LLMs进行多步推理和决策的能力，研究人员可以在科学文献的迷宫般的广度中找到最相关的论文。同时，LMs能提供语言方面的帮助，帮助构建逻辑叙述并确保连贯性，使得研究人能更从容的驾驭复杂的观点表述，从而促进世界范围科学的异步交流效率和规模。
来源：DP
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