港中大（深圳）教授联手AIMS 共同推动AI技术与实验科学融合发展
港中大（深圳）教授联手AIMS 共同推动AI技术与实验科学融合发展
人工智能与机器人技术的持续革新正在科研的多个领域发挥越来越重要的作用，从最初的研究构想到实验操作，它们的参与程度日益加深。这一发展不仅重塑了我们的研究方法论，还深刻影响了学术数据管理、实验数据管理、科研经费控制、人才培养、论文版权归属，乃至人工智能自主科研系统的构建。这种趋势可能会颠覆现有的学术论文出版模式，预示着未来可能出现一种全新的第三类论文——AI协作学术论文。
这类论文是科研人员与人工智能机器人全程合作完成的，通常具备跨学科特性、数字化智能化特点，以及实验结果的高度可复现性。此外，人工智能和机器人技术在减少企业和高校科研活动中的碳排放方面扮演着关键角色，这一常被忽视的问题也是香港中文大学（深圳）大湾区国际碳中和研究院的研究重点之一。
得益于香港中文大学（深圳）大湾区国际碳中和研究院和机器人与人工智能实验室的强力支持，港中大（深圳）朱熹教授于2023年成功开发了AI学术导师系统。
该系统实现了科研原创性评估、科研思路分享、实验室自动化操作以及实验数据文本化处理等全数字化功能，并主持了教育部学位与研究生教育发展中心的学术课题，从而加深了AI技术与实验科学之间的科学联系。在2023年秋季学期，朱熹教授还带领CIE6121-纳米科技课程的研究生，共同探索了AI技术在纳米材料合成领域的应用潜力和挑战。
在与AIMS（American Institute of Mathematical Sciences）出版社编辑团队的深入交流中，AIMS不仅认可了AI技术与实验科学相互融合的学术前景，更重要的是，他们认可了AI协作学术论文这一新型范式，从而催生了《Science Digitalization》这一期刊。
作为一本具有前瞻性的跨学科期刊，《Science Digitalization》专注于发表利用人工智能和机器人技术推动科学领域创新和数字化的研究成果。该期刊的主要目标是展示在化学、材料科学、物理学、生物学和药学等领域中，利用AI和机器人技术进行创意生成、实验执行、计算分析和实验验证的前沿研究。
该期刊涵盖的研究主题包括：
- 利用人工智能进行科学假设的生成与验证
- 机器学习和深度学习在化学、材料科学、物理学、生物学和药学中的应用
- 机器人技术和自动化在科学实验和数据收集中的应用
- 人工智能辅助的药物发现和设计
- 人工智能驱动的材料发现和特性分析
- 自主系统在科学探索和数据分析中的应用
- 人工智能和机器人技术在科学研究中的伦理考量和影响
《Science Digitalization》期刊的主编由港中大（深圳）理工学院朱熹教授和数据科学学院于天舒教授共同担任。朱熹教授的研究方向集中在AI4Science领域内的材料科学，而于天舒教授则专注于人工智能算法。两位教授在开展教学和科研活动之余，也积极参与大学在浙江省的招生工作，致力于培养新一代科研人才。
该期刊的一个显著特点是，它将定期发布由人工智能系统对前沿学术成果的分析评论论文，帮助读者从学科基础开始理解前沿学科成果，推动人工智能技术本身在实验科学领域的发展。