人工智能（AI）的快速发展正在塑造现代社会的方方面面，从我们的日常任务到复杂的工业应用。科学研究和技术开发部门最深刻地感受到了这种影响。今天，人工智能不仅仅是一个补充工具，而是我们进行研究、创新和推进技术的方式的改变者。人工智能带来的效率、规模和精度正变得不可或缺，其集成对于各个领域的突破至关重要。

艾姆斯国家实验室(Ames National Laboratory)的永久磁铁材料研究

    技术进步的最前沿是开发可持续和高效的能源解决方案的动力。永磁体是这些解决方案的关键部分，是风力涡轮机和电动汽车电机的组成部分。挑战在于，这些磁铁的生产通常依赖于稀土元素，这些元素价格昂贵，而且不丰富。

    美国艾姆斯国家实验室开始探索不依赖这些关键元素的永磁材料。传统方法需要通过庞大的材料数据库进行梳理，这既耗时又缺乏效率。相反，人工智能在简化搜索方面发挥了至关重要的作用。在已知材料的广泛数据集上训练的机器学习模型被用来预测数千种潜在化合物的磁性能，大大缩小了实验验证的候选名单。人工智能驱动的方法不仅加快了发现过程，还为以前被传统研究方法忽视的材料开辟了途径。

在石墨烯上检测摩尔纹(Moiré)

    二维材料，特别是石墨烯，可能在电子、储能甚至医疗设备方面具有革命性的应用。然而，挑战在于对这些材料进行表征，并理解被称为摩尔纹图案（moiré patterns）的微小扭曲。图案是由于两个晶格的堆叠略微错位造成的，理解它们至关重要，因为它们在确定所得材料的性质方面发挥着关键作用。

    鉴于这些图案的微小尺度和复杂性，传统的表征方法可能很繁琐，也不那么准确。在这里，人工智能再次来救援。科学家和研究人员现在使用机器学习来准确检测和理解石墨烯上的这些摩尔纹图案。在无数图像和模式数据上训练模型，人工智能工具现在可以以无与伦比的准确性识别失真，提供以前难以收集的见解。在这种情况下，人工智能的作用不仅仅是简化检测，而是增强我们对原子尺度物质行为的理解。

布赫瓦尔德-哈特维格（Buchwald-Hartwig）反应

    在有机化学领域，布赫瓦尔德-哈特维希反应是非常基本的。这是形成碳-氮键的关键方法，碳-氮键在药品和天然产品中是不可或缺的。尽管它具有重要意义，但传统上，这种反应的最佳条件是通过详尽、耗时的实验来确定的。

    然而，来自美国伊利诺伊州的研究人员和瑞士制药巨头Hoffman La-Roche之间的合作努力改变了这一点。通过利用人工智能的力量，他们开发了一种机器学习工具，可以绕过冗长的测试，在几分钟内预测这种反应的最佳条件。经过大量训练的机器学习模型现在可以模仿专家的“化学直觉”，从而大大加快了这一过程。从本质上讲，人工智能已经将方法从试验和错误过渡到预测建模，节省了宝贵的时间和资源。

    此外，人工智能工具的持续学习能力意味着它通过增加使用来完善其直觉，其效率和准确性只会随着时间的推移而提高。

研发的范式转变

    上述来自不同科学领域的例子强调了一个共同的情况：人工智能在研发方面的变革力量。它带来的自动化和预测能力大大减少了以前被认为具有挑战性甚至不可能的研究时间表和开发途径。

    正如这些例子所证明的那样，人工智能在科学和技术中的作用不仅仅是辅助的；它现在是核心。现在是研究机构、科技公司和其他利益相关者将人工智能完全融入其日常研发工作的时候了，认识到它是下一波全球科技进步的催化剂。人类专业知识与人工智能能力的融合预示着一个创新不仅渐进，而且跃入新领域的未来。