第337章 智能助手的初啼（1/2）

凭借她的洞察力和在委员会内逐渐建立起的威信，她成功说服了委员会拨出专项资金。

推动成立了一个名为“科研智能辅助系统（RIAS）研发与应用”的国家级前瞻性研究项目。

项目目标明确：

开发一系列能够辅助科学家进行文献深度分析、实验方案智能设计。

高通量数据挖掘与模式识别、乃至基于现有知识进行初步科学假设生成的初级AI工具和平台。

RIAS项目汇聚了国内顶尖的计算机科学家、人工智能专家以及来自物理、化学、材料、生物医学等多个领域的应用科学家。

温卿担任项目指导委员会主任，确保研发方向始终紧扣科研实际需求，避免技术“空转”。

项目采用了“应用牵引、小步快跑、迭代优化”的策略。

初期，他们并未追求通用型强人工智能，而是选择了几个数据相对规范、需求迫切、且易于验证效果的领域作为突破口：

新材料的高通量计算筛选和药物先导化合物的虚拟筛选。

在材料领域，团队构建了一个融合了第一性原理计算数据库、材料物性数据库、文献知识图谱的智能平台。

科学家只需输入目标性能指，如高强度、高韧性、耐特定腐蚀，平台就能运用机器学习算法，在庞大的材料“基因”空间中。

快速筛选出有潜力的成分组合和晶体结构，并预测其合成可能性，甚至推荐初步的制备工艺参数。

这大大加速了新材料的发现周期，将过去需要数月甚至数年的“大海捞针”式探索，缩短到数天或数周。

在药物研发领域，类似的平台被用于从数十万计的化合物库中，快速筛选可能与特定疾病靶点蛋白结合的“苗头化合物”。

AI模型不仅考虑传统的分子对接分数，还整合了ADMET性质预测、合成难度评估等多维度信息。

为药物化学家提供更全面的候选化合物优先级排序，显着提高了早期药物发现的命中率和效率。

首批试点用户——几家顶尖的材料研究所和药物研发机构的反馈令人振奋。

一位材料科学家表示：

“RIAS平台帮我发现了一种理论上性能优异的耐高温合金成分，而按照我原来的经验思路。

根本不会去考虑那个方向。现在我们已经开始尝试合成了。”

一位药物研发负责人则说：

“虚拟筛选的命中率比传统方法提高了近三倍，而且AI推荐的化合物骨架很有新意，为我们打开了新的思路。”

这些初期成功案例，不仅证明了RIAS项目的价值，更重要的是，它开始潜移默化地改变一线科研人员的工作习惯和对AI的认知。

从怀疑到尝试，再到依赖，一个良性的循环开始形成。

越来越多的科研团队主动与RIAS项目组对接，提出各自领域的具体需求。

推动着AI工具向更多学科、更深层次渗透。

温卿密切关注着项目的进展。

她要求项目组不仅要追求技术指标的提升，更要建立完善的效果评估体系、数据安全与伦理规范。

确保AI工具是“透明、可控、可解释”的助手，而不是不可理解的“黑箱”。

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