在科技浪潮的汹涌澎湃中，人工智能驱动的科学研究（AI for Science）正成为推动我国科学研究范式深刻变革、能力显著提升的关键力量，是抢占全球科技制高点、增强国家科技创新能力的核心支撑。中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚深刻指出，人工智能并非简单的工具革新，而是引领科学革命、重塑科研格局的革命性工具。 在AI for Science的壮阔浪潮下，中国科学院的多个研究所正积极拥抱变革，通过接入阿里通义千问QwQ-32B推理大模型，开启了一场从“探索宇宙奥秘”到“深耕地球奥秘”，从“仰望璀璨星空”到“细察生命之源”的科研智能化远征。 精准洞察太阳活动的奥秘 耀斑，作为太阳最为剧烈的活动现象之一，其周期性爆发一直是天文学界的研究热点。近年来，随着数据驱动科研范式的兴起，学者们开始运用深度学习、机器学习等前沿技术，试图揭开耀斑爆发的神秘面纱。然而，面对海量且复杂的多模态数据，传统算法显得力不从心，亟需新的解决方案。 大模型的出现，为这一难题提供了新的破解思路。在中国科学院国家天文台，科研人员基于QwQ-32B构建了太阳物理大模型——“金乌”，实现了对太阳耀斑活动的精准预测。国家天文台人工智能小组的核心成员李瑀旸向科技日报记者介绍，团队在阿里通义千问系列模型的基础上，通过监督学习、强化学习等手段，训练模型理解并回答太阳物理问题，以及识别和分析太阳图像的能力。在SDO卫星、怀柔基地磁场望远镜及“夸父一号”全日面矢量磁像仪等数据的滋养下，“金乌”的预测准确率达到了领域内的前沿水平。 此外，天文大模型“星语3.0”的接入，更是让兴隆观测站的望远镜阵列Mini“司天”实现了自主控制观测、数据分析及后续观测计划推荐，标志着天文科研向智能化、自动化迈出了坚实的一步。李瑀旸透露，全新升级的“星语”大模型正朝着智能体方向发展，将不断吸收细分领域知识，融合现有科研模型与算法，进一步提升科研效率。同时，考虑到科研数据的安全性，QwQ-32B以其较低的部署成本和强大的模型能力，成为了部分科研场景下的理想选择。 探寻青藏高原的“水密码” 青藏高原，被誉为“世界屋脊”和“亚洲水塔”，其水资源变化对全球气候具有深远影响。面对气候变化带来的不确定性，中国科学院青藏高原研究所联合阿里云，共同打造了首个专注于气候变化适应领域的水—能—粮多模态推理大模型——“洛书”。 水—能—粮耦合是一个复杂而微妙的系统，涉及水资源、能源系统和粮食生产之间的相互作用和影响。研究这一耦合关系，对于制定更具韧性的应对策略至关重要。助理研究员夏萃慧介绍，“洛书”以研究所自研的科学模型“思源”为基石，依托青藏高原的丰富时空数据进行训练。其输出结果不仅包含直接支撑水电生产预测的径流量，还涵盖了精准描绘水文过程的高维数据。通过接入通义千问，“思源”实现了自然语言的查询和输出，使得高维数据得以可视化呈现，为一线决策提供了有力支持。 更令人振奋的是，“洛书”结合“思源”和QwQ-32B，能够直接对数据进行推理分析，得出科学结论。无论是枯水期的观测重点，还是未来适应气候变化的策略，都能通过这一推理大模型得到清晰解答。此外，借助阿里云提供的AI计算资源、数据存储和深度学习平台，研究团队能够高效处理海量数据和复杂计算任务，实现模型的快速实验和迭代，大幅提升了科研效率。 展望未来，“洛书”还将接入Qwen-VL以实现高效识别图像数据，并与智能体、具身智能观测和空天地一体化动态数据中心相协同，共同为青藏高原的生态保护与可持续发展贡献科技力量。在这场科研智能化的远征中，AI for Science正引领我们迈向更加辉煌的科技未来。 |
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