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张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检”****** (新春走基层)长三角最大铁路货车“医院”：妙用荧光为列车“体检” 中新网杭州2月3日电(张煜欢)3日，在位于杭州的乔司检修车间轮轴检修区，轮轴探伤工吴洁良按下“上料”按键，泛着黄绿光的荧光磁悬液随即从探伤机喷管里倾泻而出，均匀洒落在轮轴表面。经过除锈清洗的火车轮轴锃亮如新，从北到南依次排列在四条股道上。 吴洁良所在的中国铁路上海局集团有限公司杭州北车辆段是长三角地区最大的铁路货车“医院”，负责定期检修铁路货车。其中，对火车车轴进行电磁探伤作业是工作的重要一环。  吴洁良在轮辋上涂打作业标记。 汪晟 摄如果说车轮好比火车的两条腿，那么轮轴探伤工就是给火车双腿看病的“医生”，而“荧光”就是他们探病问诊的重要工具。 “为货车轮轴做检查的荧光磁粉探伤机好比是医院里的‘X光机’，在对轮轴喷淋荧光磁悬液，通电磁化后，可以判断轮轴表面状态。”工长茹凯明说，“倘若轮轴产生裂纹、缺陷，在紫外灯的探照下会形成目视可见的磁痕，我们的职责就是及时找出这些‘伤口’，排除隐患，杜绝车轮‘带病’上路。” 随着磁粉探伤机前后遮光门帘落下，探伤间内瞬间变成了暗室，目之所及荧光闪烁，紫光灯下的黄绿色车轴清晰可见。吴洁良戴上紫外线护目镜，俯身弯腰凑近车轴端部，左手握住粉笔在轴颈上涂打起始标记，右手同步按下车轴转动按钮，静静地观察车轴上的磁化状态。  吴洁良将清洗除锈后的轮轴徒手推进轮轴探伤间。 汪晟 摄“牢记磁痕细对比，勤换视角看仔细，苦练手感摸凹凸，打磨修复防误判……”为提高发现故障的水平，班组总结提炼了磁粉探伤的作业口诀，几道步骤自始至终贯穿在吴洁良的作业过程中。 “车轴作为承载列车的关键部件，在运行过程中承受着多重复杂应力的作用，哪怕是0.1毫米的裂纹也容易酿成断轴事故，因此我们不能放过任何一条蛛丝马迹。”吴洁良说，“而且车轴磁痕通常细如发丝，往往隐藏在最让人忽视的地方，需要手、脑、眼全面调动起来。” 随着今年春运接近尾声，各行各业加快了返岗复工的脚步，全力冲刺新春“开门红”。为保障物流通道的畅通，铁路部门开足马力，加快列车周转效率，强化货车检修力度。近段时间以来，吴洁良在“小黑屋”里常常一待就是3个小时，弯腰下蹲检查上百次，给体力和眼力带来双重考验。 在吴洁良和班组的共同努力下，自农历正月初七以来，杭州北车辆段已累计检查1604条轮轴，实现轮轴“零故障”交验，确保往来货物平安抵达千家万户。 近年来，随着铁路技术装备、铸造工艺的不断提升，故障率也在逐步降低。“故障虽然少了，但始终不能疏忽大意，把好每条轮轴的质量关，是责任更是良心。”吴洁良说。(完)
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