据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：当人工智能与科学研究相遇，究竟能迸发出怎样惊人的能量？近期，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖分别授予了与人工智能相关的研究者，这一现象引发了广泛关注。我国科学家在多个领域积极探索“人工智能驱动的科学研究”，通过先进的AI技术，不仅缩短了研发周期，还显著降低了研发成本，从而使人工智能与科学研究的融合加速推进。
电解液，被誉为电池的“血液”，其设计对于开发下一代电池至关重要。然而，面对成千上万的电解液材料组合，传统筛选效率极低。利用人工智能的强大能力，科研团队成功开发出了一种快速设计电解液材料的新方法。
“人工智能驱动的科学研究”是机器学习等AI技术与科研深度融合的产物，已经成为全球科学研究的新趋势。今年诺贝尔奖的颁发，更是印证了人工智能在科学领域日益显著的作用。
中国科学院院士姚期智在青年科学家论坛上指出，未来人工智能将朝两个方向发展：一是从弱智能迈向通用智能，二是推动学科间的交叉创新，诸如具身智能、AI仿生、AI与量子技术等全新应用将大量涌现。
随着新能源产业的蓬勃发展，人们对电池性能提出了更高要求，而电解液在电池性能发挥中起着举足轻重的作用。清华大学化学工程系的张强教授与副研究员陈翔合作，提出了一种“人工智能设计锂电池电解液”的新方法，实现了高效的电解液开发。
团队开发了高通量计算方法与软件，构建了一个涵盖超过25万种电解液分子结构的领先数据库，并设计了基于领域知识的电解液大模型及软件平台，使得亿量级分子空间维度的电解液分子性质能够迅速预测与精准设计。这样的创新工具让科研人员能够根据需求开发出最佳电解液，真正实现了从经验主导向数据驱动的转型。
中国农业科学院作物科学研究所的李慧慧研究员也对此变革深有体会，她指出传统育种方法依赖经验，耗时且易受环境影响，而AI技术正是改变这一局面的关键力量。
总之，人工智能正在为科学研究带来前所未有的革命性变化，推动科研从经验向数据驱动的历史性转变。
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