中国科学院大学举办学科交叉沙龙系列活动，聚焦AI与物理学等领域的深度融合

中国科学院大学举办学科交叉沙龙系列活动，聚焦AI与物理学等领域的深度融合

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，学科交叉融合已成为推动科技创新的重要引擎。中国科学院大学物理科学学院近期举办了一场以"学科交叉汇众智，AI赋能创未来"为主题的学术沙龙系列活动，旨在搭建跨学科交流平台，促进人工智能与物理学等领域的深度融合。

开幕式盛况

本次学术沙龙系列活动开幕式于2024年12月8日在雁栖湖校区成功举办。活动由物理科学学院学生会联合人工智能学院学生会、他山学科交叉创新协会共同主办，整合了多个系列学术活动，包括国科大光源行动·悟理书院系列活动、人工智能学院"人工智能+"学术沙龙以及他山青年论坛系列活动。

主题报告环节

开幕式当天的活动分为主题报告和交流两个环节。首先进行的是主题报告环节，邀请了三位在相关领域具有重要影响力的专家进行专题报告。

人工智能+材料科学

来自中国科学院物理研究所及松山湖材料实验室的刘淼教授，以"人工智能+材料科学"为主题，深入介绍了AI在材料设计、性能预测和实验优化中的应用。刘教授的报告不仅展示了人工智能在加速材料科学研究中的巨大潜力，也为与会者提供了宝贵的研究思路和合作机会。

AI在引力波探测中的机遇与挑战

中国科学院大学E系列副研究员、LIGO-VIRGO-KAGRA科学合作组成员王赫老师，带来了题为"AI在引力波探测中的机遇与挑战"的演讲。王老师详细探讨了人工智能在引力波信号处理中的多种应用，包括信号去噪、多频段数据分析及参数反演等。通过深入的技术解析与实际案例展示，展现了AI技术在提升引力波探测精度和效率方面的巨大潜力。

AI+高能物理交叉研究

中国科学院高能物理研究所副研究员张正德老师发表了题为"AI+高能物理交叉研究及基于大模型的物理分析智能体进展"的演讲。张老师重点介绍了"赛博士"智能体项目，详细讲解了其总体设计，包括领域定制化的高能·溪悟大型语言模型（LLM）、感知层、执行层、记忆层、多智能体协同系统以及用户界面（UI）等核心组件。通过展示赛博士在数据分析、实验设计和理论推演等方面的最新进展，展示了人工智能在推动高能物理研究中的创新应用和广阔前景。

自由交流环节

在交流环节中，与会的同学们积极分享了他们在实际科研工作中遇到的挑战和问题，围绕人工智能在各学科中的潜力和价值展开了深入讨论。讨论内容涉及AI识别细胞轮廓、图像分割大模型最新进展、机器学习力场在生物大分子体系中的应用等多个前沿课题。

与会同学们不仅分享了各自的研究进展，还就代码运行的计算机细节、跨学科合作中的沟通障碍等问题进行了热烈讨论。在此次交流的基础上，同学们将开展分组组队活动，针对交流环节中提出的有价值课题进行为期约两周（12月9日至12月21日）的深入探索和实战，并在此期间得到专业老师交流与指导，期待他们在研学实践成果展示环节上的精彩表现。

此次跨学科人工智能交流会不仅促进了不同学科之间的知识融合，也为学生们搭建了一个互相学习和合作的平台，推动了人工智能在多领域的创新应用。