在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）正逐步渗透到社会经济的各个领域，成为推动创新发展的重要力量。特别是在新药研制和新材料研发等前沿科技领域，AI的应用更是展现出了前所未有的潜力和价值。为更好地发挥AI在科研中的引领作用，国家数据局近期发布了《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，明确提出：“在科技创新领域，面向新药研制、新材料研发，推动基础科学数据集、高质量语料库汇聚，促进人工智能驱动的科研范式创新应用。”
新药研制是一项复杂而漫长的过程，涉及药物发现、临床前研究、临床试验等多个环节。传统方法往往依赖于实验人员的经验和直觉，不仅耗时长，而且成功率较低。然而，随着AI技术的引入，这一局面正在发生深刻变化。AI能够通过对海量数据的深度学习和分析，快速筛选出具有潜在药效的化合物，预测其药理作用和毒性，从而大大缩短药物研发周期，提高研发成功率。为了实现这一目标，国家数据局正积极推动基础科学数据集的汇聚工作，包括药物分子结构数据、生物实验数据、临床试验数据等，为AI在新药研制中的应用提供坚实的数据支撑。
与此同时，新材料研发也是AI技术大显身手的领域之一。新材料的发现和应用是推动科技进步和产业升级的关键。然而，传统的新材料研发方法往往依赖于实验试错，效率低下且成本高昂。AI技术的引入，可以通过对材料性能、结构、制备工艺等数据的深度挖掘和分析，预测新材料的性能和制备条件，为新材料研发提供科学依据和智能指导。为此，国家数据局正着手构建高质量的材料科学语料库，涵盖材料性能数据、制备工艺数据、应用案例等，以助力AI在新材料研发中的深度应用。
在推动基础科学数据集和高质量语料库汇聚的过程中，国家数据局注重数据的规范性、完整性和可用性。一方面，通过制定统一的数据标准和规范，确保数据的准确性和可比性；另一方面，通过建设高效的数据存储和共享平台，实现数据的快速获取和有效利用。此外，国家数据局还积极鼓励科研机构、高校和企业之间的数据共享与合作，打破数据壁垒，促进数据资源的优化配置和协同利用。
AI驱动的科研范式创新应用，不仅依赖于高质量的数据集和语料库，还需要科研人员的创新思维和实践能力。国家数据局在推动数据汇聚的同时，也注重培养科研人员的AI素养和创新能力。通过举办培训讲座、研讨会等活动，提升科研人员对AI技术的理解和应用能力；通过设立科研项目和资金支持，鼓励科研人员开展AI驱动的科研创新实践。
综上所述，国家数据局面向新药研制、新材料研发推动基础科学数据集、高质量语料库汇聚的举措，将为AI在科研领域的应用提供强大的数据支撑和智力支持。这不仅有助于提升我国在新药研制和新材料研发领域的国际竞争力，还将为推动科研范式的创新应用和科技进步作出重要贡献。未来，随着数据的不断汇聚和AI技术的持续进步，我们有理由相信，AI将在科研领域绽放出更加璀璨的光芒。
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学制：集中3天，总计24学时。
对象：总经理，董事长，各部门负责人等。
地点：北京大学，（课程后颁发结业证）
学费：6800元（包含培训费，讲义，食宿自理）
报名：18911691751 李斌老师 微信号：pe2048 (请备注“课程咨询)
