驅動科學發(fā)現新范式研究課題申報書一、封面內容

項目名稱：驅動科學發(fā)現新范式研究課題申報書

申請人姓名及聯系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學院自動化研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：基礎研究

二．項目摘要

本項目旨在探索（）在科學發(fā)現中的應用，構建一種新的研究范式，推動跨學科領域的突破性進展。當前，科學數據規(guī)模呈指數級增長，傳統研究方法難以有效處理海量、高維、復雜的數據，導致科學發(fā)現效率低下。本項目以深度學習、強化學習、自然語言處理等技術為核心，結合多模態(tài)數據分析、知識譜構建等方法，致力于開發(fā)一套自動化、智能化的科學發(fā)現框架。具體而言，項目將重點關注以下幾個方面：首先，構建基于的高效數據預處理與特征提取系統，實現對多源異構科學數據的深度挖掘；其次，設計可解釋的模型，用于科學規(guī)律的自動識別與驗證，突破傳統模型在可解釋性方面的局限；再次，開發(fā)基于的實驗設計與優(yōu)化平臺，實現從理論預測到實驗驗證的閉環(huán)智能驅動；最后，建立科學發(fā)現的知識融合與推理機制，推動跨領域知識的交叉與整合。預期成果包括一套完整的驅動的科學發(fā)現工具集、若干項具有突破性的科學發(fā)現成果，以及相關理論方法的系統性總結。本項目的實施將顯著提升科學研究的效率與深度，為解決重大科學問題提供新的技術路徑，并推動技術在基礎科學研究中的廣泛應用。

三.項目背景與研究意義

當前，科學發(fā)現正經歷著一場由數據爆炸和計算能力提升所驅動的深刻變革。隨著傳感器技術、高性能計算以及互聯網的飛速發(fā)展，科學研究的數字化程度日益加深，產生了前所未有的海量數據。在天文學、生物學、材料科學、氣候科學等領域，研究者們積累了TB級甚至PB級的數據集，這些數據蘊含著豐富的科學規(guī)律和潛在知識。然而，傳統的研究方法在處理如此大規(guī)模、高維度、復雜的非結構化數據時顯得力不從心。研究者往往受限于個人的知識儲備和處理能力，難以從海量數據中高效地提取有價值的信息，導致科學發(fā)現的過程漫長而低效，許多潛在的發(fā)現被隱藏在數據的海洋之中。

傳統科學發(fā)現范式主要依賴于研究者基于先驗知識和直覺進行假設提出、實驗設計和數據分析。這種方法在處理結構簡單、數據量較小的問題時表現出色，但在面對復雜系統性問題時，其局限性日益凸顯。首先，數據處理的瓶頸嚴重制約了研究效率。科學家需要花費大量時間進行數據清洗、預處理和特征工程，這些工作不僅耗時費力，而且容易引入主觀偏見，影響后續(xù)分析的客觀性。其次，模型構建和驗證過程往往缺乏自動化和智能化，難以應對數據維度災難和模型選擇難題。例如，在藥物研發(fā)領域，傳統方法需要通過大量的體外實驗和動物實驗來篩選候選藥物，成本高昂且周期漫長。此外，跨學科數據的融合與分析也對傳統研究方法提出了巨大挑戰(zhàn)。不同學科領域的數據往往具有不同的格式、語義和度量標準，如何有效地整合這些異構數據，發(fā)現跨領域的關聯規(guī)律，是當前科學研究面臨的重要難題。

這些問題不僅影響了科學研究的效率，也制約了重大科學突破的涌現。許多重要的科學問題，如氣候變化、癌癥治療、能源危機等，都需要跨學科的協同攻關和大規(guī)模的數據分析。如果繼續(xù)沿用傳統的研究方法，很難在短時間內取得實質性進展。因此，探索新的科學發(fā)現范式，利用技術賦能科學研究，已成為推動科學進步的迫切需求。技術在處理海量數據、識別復雜模式、優(yōu)化決策過程等方面具有獨特優(yōu)勢，有望為科學發(fā)現注入新的活力。

本項目的研究具有重要的社會、經濟和學術價值。從社會價值來看，通過技術賦能科學發(fā)現，可以加速基礎科學的突破，為社會進步提供更強的科技支撐。例如，在醫(yī)療健康領域，驅動的藥物研發(fā)和精準診斷技術能夠顯著提高疾病治療效果，降低醫(yī)療成本，提升人類健康水平。在環(huán)境保護領域，技術可以幫助科學家更準確地預測氣候變化趨勢，為制定有效的環(huán)境保護政策提供依據。從經濟價值來看，科學發(fā)現的進步是技術創(chuàng)新的源泉，而技術可以降低科學研究的門檻，提高研發(fā)效率，促進新產業(yè)的形成和舊產業(yè)的升級。例如，技術在材料科學中的應用，可以加速新型材料的研發(fā)，推動制造業(yè)向智能化、綠色化方向發(fā)展。此外，驅動的科學發(fā)現還能夠促進科研成果的轉化，為經濟社會發(fā)展提供新的增長點。從學術價值來看，本項目旨在構建一種新的科學發(fā)現范式，這將推動科學研究方法的革新，促進跨學科交流與合作，為科學理論的創(chuàng)新提供新的思路和方法。同時，本項目的研究成果也將豐富理論，特別是在可解釋性、多模態(tài)學習、知識譜等領域的理論體系，為技術的進一步發(fā)展奠定基礎。

四.國內外研究現狀

（）在科學發(fā)現中的應用已成為全球科研領域的熱點，國內外學者已在該方向進行了廣泛探索，取得了一系列令人矚目的研究成果。從國際角度來看，歐美國家在驅動的科學發(fā)現領域處于領先地位。以美國為例，多家頂尖研究機構和大學，如麻省理工學院（MIT）、斯坦福大學、加州理工學院等，均設有專門的研究團隊致力于與科學交叉的研究。在深度學習應用于物理領域方面，GeoffreyHinton團隊等率先探索了神經網絡在粒子物理、天體物理等領域的應用，嘗試利用神經網絡自動生成物理模型或從實驗數據中提取普適規(guī)律。在材料科學領域，DeepMind公司開發(fā)的AlphaFold模型通過深度學習技術成功預測蛋白質結構，取得了性突破，該成果不僅為生物學研究帶來了巨大變革，也展示了在復雜分子系統建模中的強大能力。此外，美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）等機構也積極推動在藥物研發(fā)、基因測序等生命科學領域的應用，開發(fā)了多個基于的藥物發(fā)現平臺和診斷工具。歐洲在科學發(fā)現領域同樣表現出強勁實力。歐洲分子生物學實驗室（EMBL）、歐洲核子研究中心（CERN）等機構利用技術分析高能物理實驗數據，提高了數據處理的效率和精度。歐洲議會和各國政府也高度重視與科學交叉的研究，通過“地平線歐洲”等大型科研計劃投入巨資支持相關研究。

在國內，近年來驅動的科學發(fā)現研究也取得了長足進步，研究隊伍不斷壯大，研究成果逐漸涌現。中國科學院自動化研究所、計算研究所，以及清華大學、北京大學、浙江大學等高校的研究機構在該領域開展了深入研究。在計算機視覺與結合的領域，國內學者在像識別、自然語言處理等方面取得了國際領先水平，并將這些技術應用于生物醫(yī)學像分析、遙感影像解譯等科學研究場景，顯著提高了相關領域的分析效率和準確性。在氣候變化研究領域，國內科學家利用技術分析氣候模型數據、衛(wèi)星遙感數據等，構建了更精準的氣候預測模型，為應對氣候變化提供了重要科學依據。在化學信息學領域，國內研究團隊開發(fā)了基于深度學習的分子性質預測模型，加速了新藥和材料的發(fā)現過程。然而，與國際頂尖水平相比，國內在驅動的科學發(fā)現領域仍存在一些差距和不足。首先，在基礎理論研究方面，國內對與科學交叉的底層機理研究相對薄弱，缺乏對模型如何模擬科學規(guī)律、如何實現科學發(fā)現本質的深入探討。其次，在高端芯片和計算資源方面，國內部分研究受制于硬件條件的限制，難以開展大規(guī)模、高復雜度的建模工作。再次，在頂尖人才吸引和培養(yǎng)方面，國內與歐美國家相比仍有差距，缺乏能夠引領國際前沿的領軍人才和高質量的科研團隊。此外，國內在科學發(fā)現領域的應用示范和產業(yè)化推廣方面也相對滯后，許多研究成果尚未轉化為實際生產力。

盡管國內外在驅動的科學發(fā)現領域已取得顯著進展，但仍存在許多尚未解決的問題和研究空白。首先，模型的可解釋性問題亟待解決。當前許多先進的模型，如深度神經網絡，被視為“黑箱”，其內部決策過程難以解釋，這限制了模型在需要嚴謹理論推導的科學領域的應用。如何開發(fā)可解釋的模型，使科學家能夠理解模型的決策依據，驗證其科學合理性，是當前研究面臨的重要挑戰(zhàn)。其次，多模態(tài)數據融合與分析技術有待突破。科學研究往往涉及多種類型的數據，如文本、像、實驗數據、時間序列數據等。如何有效地融合這些異構數據，挖掘跨模態(tài)的關聯信息，是當前技術難以完全解決的問題。例如，在腦科學研究領域，需要同時分析神經影像數據、電生理數據、基因表達數據等多模態(tài)信息，以理解大腦的復雜功能，但現有的多模態(tài)融合技術難以滿足這一需求。再次，驅動的自動化實驗設計技術尚不成熟。雖然可以用于分析實驗數據，但在實驗設計環(huán)節(jié)的應用仍處于初級階段。如何利用技術根據理論預測和已有數據，自動設計最優(yōu)的實驗方案，實現從理論到實踐的智能閉環(huán)，是未來需要重點突破的方向。此外，與科學知識的深度融合機制需要進一步探索。現有的模型大多基于數據驅動，缺乏對先驗科學知識的有效利用。如何將科學領域的理論知識融入模型，構建知識增強的系統，實現數據驅動與知識驅動的有機結合，是提升科學發(fā)現能力的關鍵。最后，缺乏跨學科的合作平臺和交流機制。驅動的科學發(fā)現需要計算機科學家、領域科學家以及數據科學家之間的緊密合作，但目前國內外的跨學科合作仍相對分散，缺乏有效的合作平臺和交流機制，制約了該領域的協同創(chuàng)新。

綜上所述，國內外在驅動的科學發(fā)現領域已取得初步成效，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)和機遇。本項目旨在針對這些研究空白，開展系統性、創(chuàng)新性的研究，推動技術在科學發(fā)現中的應用達到新的高度。

五.研究目標與內容

本項目旨在構建一套基于的科學發(fā)現新范式，通過深度融合技術與多學科科學知識，解決傳統科學發(fā)現方法在處理海量數據、識別復雜模式、優(yōu)化研究流程等方面的瓶頸問題，從而顯著提升科學研究的效率和深度。為實現這一總體目標，項目設定以下具體研究目標：

1.構建面向科學發(fā)現的基礎理論體系。深入研究模型（特別是深度學習、強化學習、貝葉斯網絡等）模擬科學規(guī)律、揭示復雜系統內在機制的理論基礎，探索知識表示、推理與模型學習的相互作用機制，為開發(fā)可信賴、可解釋的科學發(fā)現工具提供理論支撐。

2.開發(fā)多模態(tài)科學數據智能融合與分析平臺。研究高效的數據預處理、特征提取和多模態(tài)信息融合算法，實現對來自不同來源（如實驗、觀測、文獻）、不同類型（如數值、文本、像、時間序列）的科學數據的深度挖掘，發(fā)現隱藏在數據中的潛在關聯和模式。

3.設計基于的自動化科學探索與實驗優(yōu)化方法。探索利用技術進行科學假設生成、理論模型自動構建與驗證、以及實驗設計優(yōu)化，實現從問題提出到解決方案的智能化閉環(huán)，大幅提升科學探索的效率和成功率。

4.建立可解釋驅動的科學發(fā)現工具集。研發(fā)能夠提供內在機制解釋和外在行為說明的模型，使科學家能夠理解模型的決策過程，信任其分析結果，并將發(fā)現融入現有的科學理論框架。

5.在典型科學領域進行應用示范與驗證。選擇材料科學、生命科學或氣候變化等具有代表性的領域，應用所開發(fā)的理論、方法和工具，解決具體的科學問題，驗證新范式的有效性和實用性，并形成可推廣的應用案例。

基于上述研究目標，項目將開展以下詳細研究內容：

1.**研究問題一：科學發(fā)現的理論基礎與可信賴機制研究。**

***具體研究問題：**模型如何學習科學規(guī)律？如何衡量模型發(fā)現模式的科學有效性？如何建立模型與先驗科學知識的融合機制？如何保證科學發(fā)現結果的可解釋性和可重復性？

***研究假設：**深度神經網絡等模型能夠通過學習大規(guī)?？茖W數據，捕捉到系統底層的不變量和普適性規(guī)律；通過引入知識譜、物理約束等先驗知識，可以顯著提升模型的泛化能力和發(fā)現效率；基于貝葉斯推理和因果推斷的方法能夠為模型提供可解釋性框架，增強科學界對發(fā)現結果的信任度。

***研究內容：**探索不同架構（如神經網絡、Transformer、生成對抗網絡）在模擬物理定律、生物過程等科學現象中的能力邊界；研究基于不確定性量化、模型驗證和對抗性測試的方法，評估科學發(fā)現結果的魯棒性和可靠性；開發(fā)將符號知識、本體論知識與神經網絡模型相結合的混合框架；研究基于因果推斷的模型，以發(fā)現變量間的因果關系而非僅僅是相關性。

2.**研究問題二：多模態(tài)科學數據智能融合與分析算法研究。**

***具體研究問題：**如何有效融合文本、像、實驗測量值等多種異構數據？如何從融合后的多模態(tài)數據中提取跨領域的關聯知識？如何構建能夠處理數據缺失和噪聲的魯棒性分析框架？

***研究假設：**基于注意力機制和多視學習的跨模態(tài)表示學習方法能夠有效地融合不同類型的數據特征；神經網絡能夠建模數據點之間復雜的依賴關系，適合用于多模態(tài)數據的關聯分析；結合自監(jiān)督學習和遷移學習的策略可以有效提升模型在數據稀疏場景下的性能。

***研究內容：**研究基于深度學習的文本-像-數值數據對齊與融合方法，例如，利用像描述生成文本嵌入，結合實驗數據進行聯合建模；開發(fā)用于多模態(tài)時間序列分析的模型，以發(fā)現不同數據流之間的同步或異步模式；研究在多模態(tài)數據融合中處理數據異質性和噪聲的方法；探索利用知識譜對多模態(tài)分析結果進行語義增強和知識推理的技術。

3.**研究問題三：基于的自動化科學探索與實驗優(yōu)化方法研究。**

***具體研究問題：**如何利用自動生成有價值的科學假設？如何設計能夠最大化信息獲取的自動化實驗序列？如何利用進行復雜的科學模型訓練與參數優(yōu)化？

***研究假設：**基于強化學習或遺傳算法的搜索策略能夠有效地探索科學參數空間，發(fā)現潛在的有趣現象；結合貝葉斯優(yōu)化和主動學習的方法可以設計出高效的自動化實驗流程；利用技術（如神經架構搜索）可以自動設計或優(yōu)化科學計算模型的結構和參數。

***研究內容：**開發(fā)基于自然語言處理和知識挖掘的假設生成工具，自動從文獻或數據中提取潛在的科學問題；研究用于高維參數空間搜索的優(yōu)化算法，并將其應用于實驗條件設計、材料合成路徑規(guī)劃等場景；探索利用進行科學反演和參數估計，以提高模型擬合精度；研究基于的實驗-模擬閉環(huán)系統，實現數據的實時反饋和模型的動態(tài)更新。

4.**研究問題四：可解釋驅動的科學發(fā)現工具集研發(fā)。**

***具體研究問題：**如何設計能夠解釋內部決策過程的模型結構？如何開發(fā)有效的解釋方法，使非專業(yè)人士也能理解的分析結果？如何將解釋結果與科學可視化技術結合？

***研究假設：**基于局部可解釋性方法（如LIME、SHAP）與全局可解釋性方法（如特征重要性分析）相結合的技術能夠提供對模型決策的全面解釋；將解釋結果嵌入到交互式可視化環(huán)境中，可以增強科學家對復雜發(fā)現的理解和信任。

***研究內容：**開發(fā)適用于不同類型模型（如深度神經網絡、決策樹）的可解釋性算法；研究將解釋結果轉化為易于理解的科學語言或形化表示的方法；構建包含解釋功能的科學數據分析平臺，支持用戶對模型的決策過程進行探查和驗證；探索驅動的科學可視化技術，將高維數據和復雜的分析結果以直觀的方式呈現給科學家。

5.**研究問題五：典型科學領域的應用示范與驗證。**

***具體研究問題：**所開發(fā)的理論、方法和工具在具體科學領域（如材料、生命科學）的應用效果如何？能否解決真實的科學難題？新范式相比傳統方法有何優(yōu)勢？

***研究假設：**本項目開發(fā)的理論、方法和工具能夠顯著加速特定科學領域的研究進程，例如，發(fā)現新的材料特性、預測藥物靶點、改進氣候模型預測等；基于的新范式能夠處理傳統方法難以應對的復雜數據和科學問題，提高科學發(fā)現的效率和成功率。

***研究內容：**選擇1-2個具體科學領域（例如，先進材料設計或復雜疾病機制研究）作為應用示范平臺；收集該領域的代表性數據集，構建相應的科學發(fā)現應用實例；與領域專家合作，驗證發(fā)現結果的科學價值和應用潛力；評估新范式在解決具體科學問題上的性能提升，并與傳統研究方法進行比較分析；總結新范式的應用經驗和推廣策略。

六.研究方法與技術路線

本項目將采用理論分析、算法設計、模型構建、系統開發(fā)和應用驗證相結合的研究方法，結合多學科交叉的技術手段，系統性地探索驅動科學發(fā)現的新范式。研究方法將緊密圍繞項目設定的研究目標和研究內容展開，具體包括：

1.**理論研究方法：**運用數學建模、計算理論、統計學和認知科學等理論工具，對與科學發(fā)現交互的核心問題進行抽象和形式化描述。分析不同模型的學習機制、泛化能力及其與科學規(guī)律表征之間的關系。研究知識表示的形式化語言、推理規(guī)則以及與模型學習算法的整合方式。通過理論推導和數學證明，為科學發(fā)現提供堅實的理論基礎，并指導算法設計。

2.**多模態(tài)數據分析方法：**采用深度學習（如卷積神經網絡CNN、循環(huán)神經網絡RNN、神經網絡GNN、Transformer等）、自監(jiān)督學習、遷移學習、知識譜嵌入等技術，處理和分析來自文本、像、實驗數據、時間序列等多種模態(tài)的科學數據。設計特征提取、跨模態(tài)對齊、融合表示和關聯挖掘算法。利用論、網絡分析等工具研究數據點間的復雜關系。通過大規(guī)模數據集的實驗，評估不同算法在信息提取和知識發(fā)現方面的性能。

3.**自動化科學探索方法：**運用強化學習（RL）、遺傳算法（GA）、貝葉斯優(yōu)化（BO）、主動學習（AL）等優(yōu)化和搜索算法，結合機器學習模型預測，實現科學參數空間的智能探索和實驗設計優(yōu)化。開發(fā)能夠根據反饋信息（如實驗結果、模擬輸出）動態(tài)調整搜索策略的機制。研究基于模型的主動學習，以最小化樣本消耗前提下最大化模型性能提升。將優(yōu)化算法與領域知識相結合，提高搜索效率和發(fā)現質量。

4.**可解釋（X）方法：**采用基于模型的方法（如LIME、SHAP、SaliencyMaps、注意力機制）和基于特征的方法（如特征重要性排序、反事實解釋）相結合的技術路線，解釋模型的決策過程。開發(fā)能夠量化解釋可信度的指標。研究將解釋結果與科學原理、可視化技術相結合，構建可交互的解釋系統，幫助科學家理解發(fā)現并驗證其科學合理性。

5.**系統開發(fā)與集成方法：**采用軟件工程方法，設計并開發(fā)模塊化的科學發(fā)現平臺。平臺將集成數據處理、模型訓練、優(yōu)化搜索、結果解釋和可視化等功能模塊。利用開源框架（如TensorFlow,PyTorch,Scikit-learn,NetworkX）和工具，結合自定義算法，構建穩(wěn)定、高效的應用系統。采用面向對象編程和微服務架構，確保系統的可擴展性和可維護性。

6.**應用驗證方法：**選擇材料科學（如催化劑設計、新材料發(fā)現）或生命科學（如藥物靶點識別、疾病機理研究）作為應用領域。與領域專家緊密合作，獲取或生成高質量的真實科學數據集。將研發(fā)的理論、方法和工具應用于具體的科學問題，解決實際問題。通過與基線方法（如傳統實驗方法、傳統數據分析方法）的對比實驗，量化評估新范式在發(fā)現效率、發(fā)現深度和成本效益等方面的優(yōu)勢。收集領域專家的反饋，迭代優(yōu)化研究成果。

技術路線遵循“基礎理論構建→核心算法研發(fā)→工具平臺開發(fā)→應用示范驗證→范式推廣”的思路，具體實施步驟如下：

1.**階段一：基礎理論與關鍵算法研究（第1-18個月）**

*深入分析科學發(fā)現的理論瓶頸和關鍵挑戰(zhàn)，進行文獻綜述和思想凝練。

*開展模型學習科學規(guī)律的理論研究，探索知識表示與模型學習的融合機制。

*研發(fā)多模態(tài)數據智能融合的核心算法，包括特征提取、對齊和聯合建模方法。

*設計基于的自動化科學探索（實驗優(yōu)化）的初步策略和算法框架。

*開發(fā)可解釋驅動的科學發(fā)現的核心解釋算法，并初步集成到原型工具中。

2.**階段二：科學發(fā)現平臺原型開發(fā)（第19-36個月）**

*在第一階段研究成果基礎上，設計科學發(fā)現平臺的整體架構和功能模塊。

*利用開源工具和自定義代碼，開發(fā)平臺的核心功能，包括數據管理、模型訓練、優(yōu)化搜索、初步解釋和可視化模塊。

*完善多模態(tài)數據處理和分析能力，集成先進的深度學習模型和算法。

*實現自動化科學探索的初步功能，能夠在特定場景下自動生成候選方案或優(yōu)化實驗設計。

*開發(fā)平臺的可解釋性界面，支持用戶對結果進行探查和理解。

3.**階段三：典型科學領域應用示范（第37-54個月）**

*選擇1-2個具體科學領域，與領域專家建立合作關系。

*收集或生成該領域的代表性數據集，用于平臺驗證和算法調優(yōu)。

*將平臺應用于該領域的具體科學問題，進行實例演示和應用測試。

*通過對比實驗，量化評估新范式在解決實際問題上的效果，收集專家反饋。

*根據應用反饋，對平臺功能、算法性能和易用性進行迭代優(yōu)化。

4.**階段四：成果總結與范式推廣準備（第55-60個月）**

*系統總結項目取得的理論創(chuàng)新、技術突破和應用成果。

*撰寫高水平學術論文、研究報告和技術白皮書。

*整理項目代碼和平臺，形成可復用的研究工具包。

*舉辦學術研討會或工作坊，與國內外同行交流研究成果，探討新范式的推廣路徑。

*準備項目結題材料，評估項目目標達成情況和社會經濟效益。

七．創(chuàng)新點

本項目旨在構建驅動的科學發(fā)現新范式，其創(chuàng)新性體現在理論、方法及應用等多個層面，致力于克服傳統科學發(fā)現方法的局限性，提升科研效率與深度。具體創(chuàng)新點如下：

1.**理論創(chuàng)新：構建與科學知識深度融合的理論框架。**

*現有研究大多將視為獨立于科學理論的黑箱工具，或僅停留在數據驅動的模式識別層面，缺乏對如何模擬、學習乃至輔助科學規(guī)律發(fā)現的理論深度。本項目創(chuàng)新性地提出需要建立與科學知識的顯式、深度融合機制。我們將探索如何將形式化的科學理論（如物理定律的數學表達、生物通路的知識譜、化學原理的規(guī)則庫）有效融入模型的學習過程，而非僅僅依賴數據。通過研究知識引導的學習（Knowledge-GuidedLearning）的機理，探索模型不確定性、可解釋性與科學合理性之間的內在聯系，為開發(fā)能夠真正理解、預測并輔助科學發(fā)現的“認知”型提供理論基礎。這包括研究物理約束在神經網絡中的嵌入方法、符號知識與神經網絡的協同優(yōu)化機制、以及基于因果推斷的模型的理論基礎，旨在突破當前科學發(fā)現中理論與實踐脫節(jié)的瓶頸。

2.**方法創(chuàng)新：研發(fā)面向復雜科學問題的多模態(tài)智能融合與分析新方法。**

*科學現象往往涉及多源異構數據，傳統分析方法難以有效處理這種復雜性。本項目將在多模態(tài)學習領域進行突破性探索。針對科學數據特有的高維度、稀疏性、噪聲以及模態(tài)間的復雜語義關聯，我們將創(chuàng)新性地融合神經網絡（GNN）與Transformer等先進架構，以建模數據點之間以及模態(tài)之間的關系。開發(fā)基于注意力機制的跨模態(tài)對齊與融合新算法，能夠動態(tài)地學習不同數據類型之間的映射關系，并生成統一的跨模態(tài)表示。研究利用自監(jiān)督學習從海量未標注科學數據中提取深層語義特征的方法，結合主動學習策略，以最小樣本消耗獲取最有效的信息。此外，我們將探索將科學領域的物理或生物學先驗知識作為約束或引導，提升多模態(tài)融合模型的泛化能力和魯棒性，開發(fā)能夠發(fā)現跨領域、跨層次關聯知識的智能分析技術。

3.**方法創(chuàng)新：設計基于的自動化科學探索與實驗優(yōu)化新范式。**

*傳統科學探索高度依賴研究者的經驗和直覺，效率低下且難以系統化。本項目將創(chuàng)新性地將強化學習、遺傳算法等智能優(yōu)化與貝葉斯優(yōu)化、主動學習相結合，用于自動化科學探索與實驗設計。不同于以往將僅用于分析實驗結果，本項目旨在實現從理論假設到實驗方案再到結果驗證的端到端智能化閉環(huán)。我們將開發(fā)能夠根據科學目標（如最大化某個材料性能、最小化藥物副作用）自動搜索最優(yōu)參數空間或實驗序列的驅動優(yōu)化引擎。研究基于模型與數據驅動相結合的主動學習策略，讓智能地選擇最具信息量的實驗進行執(zhí)行，大幅減少試錯成本。探索利用進行科學反演和因果推斷，以從現有數據中反推潛在的機制或設計全新的實驗場景。這種自動化、智能化的探索范式將顯著加速科學發(fā)現進程，尤其是在參數空間巨大、實驗成本高昂的領域。

4.**方法創(chuàng)新：構建可信賴、可解釋的科學發(fā)現工具集。**

*“黑箱”特性是限制在嚴肅科學研究中應用的關鍵障礙。本項目將創(chuàng)新性地研發(fā)一套兼顧預測精度與可解釋性的科學發(fā)現工具集。我們將探索將局部解釋方法（如LIME、SHAP）與全局解釋方法（如特征重要性、反事實解釋）相結合，提供對模型決策過程的多維度解釋。研究如何將的解釋結果與科學原理、可視化技術深度融合，構建交互式解釋界面，使科學家能夠理解發(fā)現背后的原因，判斷其科學合理性，并基于此進行進一步的思考和驗證。開發(fā)量化解釋可信度的指標，結合模型不確定性估計，為的科學發(fā)現結果提供可信度評估。這將推動從“工具”向“助手”和“合作者”轉變，增強科學界對技術的接受度和信任度。

5.**應用創(chuàng)新：在典型科學領域實現驅動科學發(fā)現的示范突破。**

*本項目的應用創(chuàng)新體現在將理論研究、方法開發(fā)與具體科學領域的實際需求緊密結合，力爭在具有重大科學意義和社會價值的領域實現突破。選擇材料科學（如設計新型催化劑、高性能合金）或生命科學（如發(fā)現新的藥物靶點、理解復雜疾病機理）作為應用示范，是因為這些領域面臨著海量數據、復雜系統、高成本實驗等典型挑戰(zhàn)，是檢驗和發(fā)展科學發(fā)現范式的理想試驗場。通過與領域專家的深度合作，項目不僅驗證所開發(fā)的理論、方法和工具的有效性和實用性，更重要的是，致力于解決這些領域的“硬骨頭”問題，產出具有明確科學價值和應用前景的創(chuàng)新成果。這種“科學問題牽引、技術賦能”的應用模式，將有效推動技術在基礎科學研究的落地應用，形成可復制、可推廣的應用示范效應，真正體現新范式的價值。

6.**體系創(chuàng)新：構建面向科學發(fā)現的基礎設施與生態(tài)。**

*本項目不僅關注算法和方法的創(chuàng)新，更著眼于構建一個支持科學發(fā)現的綜合體系。這包括開發(fā)一個模塊化、可擴展的科學發(fā)現平臺，集成數據處理、模型訓練、優(yōu)化搜索、解釋可視化和協作功能，為研究人員提供一站式的解決方案。探索將平臺與領域數據庫、計算資源進行對接，構建面向特定科學領域的科研環(huán)境。推動跨學科合作，建立交流機制，促進技術與科學知識的交叉融合。這些舉措旨在降低科學發(fā)現的技術門檻，培養(yǎng)復合型人才，逐步形成支持科學發(fā)現的新生態(tài)，為在更廣泛的科學領域發(fā)揮更大作用奠定基礎。

八．預期成果

本項目旨在通過系統性的研究，在理論、方法、技術與應用等多個層面取得顯著成果，為構建驅動的科學發(fā)現新范式奠定堅實基礎，并產生深遠的社會、經濟和學術價值。預期成果具體包括：

1.**理論貢獻：**

***科學發(fā)現的理論基礎體系：**預期建立一套關于如何學習、模擬和輔助科學發(fā)現的理論框架。闡明模型（特別是深度學習等復雜模型）在捕捉和表示科學規(guī)律方面的能力邊界與內在機制。揭示知識表示、模型結構與科學原理之間相互作用的規(guī)律，為設計更符合科學探索需求的系統提供理論指導。發(fā)展可解釋在科學發(fā)現場景下的評估標準和理論依據，深化對模型不確定性、可信賴度與科學結論之間關系的理解。

***多模態(tài)科學數據融合的理論模型：**預期提出適用于科學發(fā)現場景的多模態(tài)數據融合的理論模型和分析框架。闡明不同模態(tài)信息（文本、像、數值、時間序列等）在統一表示空間中進行有效整合的數學原理。發(fā)展能夠處理模態(tài)間復雜依賴關系、語義關聯和噪聲的融合算法理論。探索基于論、信息論和認知科學的跨模態(tài)關聯知識發(fā)現的理論方法。

***自動化科學探索的理論方法：**預期為基于的自動化科學探索（實驗優(yōu)化）建立理論基礎。闡明智能優(yōu)化算法（如強化學習、遺傳算法）在科學參數空間搜索中的效率、收斂性和魯棒性理論。發(fā)展結合貝葉斯優(yōu)化、主動學習和領域知識的實驗設計理論，為評估和比較不同自動化策略提供標準。探索模型與優(yōu)化算法協同進化的理論機制。

2.**方法與技術創(chuàng)新：**

***新型多模態(tài)融合算法：**預期研發(fā)一系列高性能的多模態(tài)數據融合算法。這些算法將能夠更有效地處理科學領域特有的數據特征，如高維度、稀疏性、噪聲以及模態(tài)間的復雜語義和結構關系。開發(fā)基于神經網絡和Transformer的融合模型，實現數據點間和跨模態(tài)的深度關聯建模。產生一系列具有自主知識產權的算法原型和軟件代碼。

***驅動的自動化探索方法：**預期開發(fā)一套用于自動化科學探索和實驗優(yōu)化的技術方法包。包括能夠根據科學目標自動設計實驗方案、優(yōu)化參數組合的智能搜索引擎。開發(fā)結合主動學習與領域知識的實驗決策機制，顯著提升實驗效率。產生可應用于不同科學領域的自動化探索工具和軟件模塊。

***可信賴解釋技術：**預期提出一系列創(chuàng)新的解釋技術，適用于科學發(fā)現中的復雜模型。開發(fā)能夠提供深度、多角度解釋的方法，不僅解釋模型輸出的原因，還能揭示其內部工作機制和對科學原理的遵循情況。研制能夠量化解釋可信度的評估指標。形成一套包含解釋算法和可視化界面的解釋工具集。

***科學發(fā)現平臺：**預期構建一個功能完善、可擴展的科學發(fā)現原型平臺。該平臺將集成項目研發(fā)的核心算法、工具集，并提供用戶友好的交互界面。平臺將支持多模態(tài)數據處理、模型訓練、自動化探索、結果解釋和可視化等功能，為科研人員提供高效的科研環(huán)境。平臺將采用開放架構，便于后續(xù)的功能擴展和升級。

3.**實踐應用價值：**

***典型科學領域的應用突破：**預期在選擇的1-2個典型科學領域（如材料科學、生命科學）取得具有明確科學價值的應用成果。例如，發(fā)現新的材料特性或設計原則，加速藥物靶點識別或疾病機理研究進程。通過應用示范，驗證新范式在解決復雜科學問題上的有效性和優(yōu)勢，產出高質量的學術論文和科技報告。

***提升科學發(fā)現效率與質量：**預期通過所開發(fā)的理論、方法和工具，顯著提升相關科學領域的研究效率，縮短研究周期，降低研究成本。通過的輔助，有望發(fā)現傳統方法難以揭示的科學規(guī)律和模式，提升科學發(fā)現的深度和新穎性。

***推動跨學科交叉融合：**預期促進計算機科學與數學、物理、化學、生物等傳統科學領域的深度融合。通過項目實施，培養(yǎng)一批掌握技術并具備領域知識的復合型人才。搭建跨學科交流平臺，促進知識共享和協同創(chuàng)新。

***形成可推廣的新范式：**預期總結出一套基于的科學發(fā)現新范式的理論框架、技術路徑和應用模式。通過項目成果的轉化和應用推廣，為更廣泛的科學領域提供借鑒，推動整個科學研究的智能化轉型。產出可供其他研究者使用的算法庫、軟件平臺和科普材料。

***社會與經濟效益：**預期項目成果能夠服務于國家重大科技需求和產業(yè)發(fā)展。例如，在材料領域的新發(fā)現可能催生新材料產業(yè)；在生命科學領域的突破可能轉化為新的診斷或治療技術。通過提升科研效率和創(chuàng)新能力，為國家科技進步和經濟發(fā)展提供有力支撐。

4.**人才培養(yǎng)與知識傳播：**

***高層次人才培養(yǎng)：**預期培養(yǎng)一批在與科學交叉領域具有創(chuàng)新能力的博士、碩士研究生和青年研究人員。項目成員將獲得國際一流的科研訓練，參與高水平學術交流。

***學術成果與知識傳播：**預期發(fā)表一系列高水平的學術論文（包括在國際頂級期刊和會議上發(fā)表）、撰寫研究報告、技術白皮書和科普文章，向學術界和公眾傳播項目研究成果和科學發(fā)現的新理念。

九.項目實施計劃

本項目實施周期為60個月，將按照研究目標和研究內容，分階段、有步驟地推進各項研究任務。項目團隊將采用集中研討與分工合作相結合的方式，確保項目按計劃順利實施。具體實施計劃如下：

1.**項目時間規(guī)劃與任務分配**

項目整體分為四個階段，每個階段包含若干具體任務，并明確了時間進度安排。

***第一階段：基礎理論與關鍵算法研究（第1-18個月）**

***任務1.1：文獻綜述與理論框架構建（第1-3個月）**

*內容：全面梳理國內外在科學發(fā)現、多模態(tài)學習、可解釋、自動化優(yōu)化等領域的最新研究進展，識別關鍵挑戰(zhàn)和技術瓶頸?；谖墨I分析，初步構建設計科學發(fā)現新范式的理論框架和研究路線。

*負責人：張明，核心成員A、B參與。

***任務1.2：與科學知識融合理論研究（第4-6個月）**

*內容：深入研究知識表示的形式化方法，探索將其融入深度學習模型的理論基礎。研究物理約束、符號知識在神經網絡中的嵌入機制。

*負責人：核心成員C，合作單位X專家參與。

***任務1.3：多模態(tài)融合核心算法研發(fā)（第5-12個月）**

*內容：設計并實現基于GNN和Transformer的多模態(tài)數據融合算法框架。開發(fā)跨模態(tài)對齊和聯合建模的核心模塊。進行小規(guī)模數據集上的算法驗證和初步測試。

*負責人：核心成員D，E參與。

***任務1.4：自動化探索方法研究（第7-15個月）**

*內容：研究適用于科學探索的強化學習、遺傳算法和貝葉斯優(yōu)化策略。設計自動化實驗設計的初步框架。

*負責人：核心成員F，合作單位Y專家參與。

***任務1.5：可解釋技術研究（第9-18個月）**

*內容：研發(fā)針對科學發(fā)現場景的可解釋算法，開發(fā)解釋方法與可視化技術的集成方案。

*負責人：核心成員G參與。

***階段性成果：**完成文獻綜述報告、理論框架草案；發(fā)表高水平會議論文1-2篇；初步算法原型和代碼；內部中期報告。

***第二階段：科學發(fā)現平臺原型開發(fā)（第19-36個月）**

***任務2.1：平臺架構設計與模塊開發(fā)（第19-24個月）**

*內容：根據第一階段成果，設計科學發(fā)現平臺的整體架構和功能模塊劃分。啟動核心模塊（數據處理、模型訓練）的編碼和開發(fā)工作。

*負責人：核心成員H，技術團隊參與。

***任務2.2：多模態(tài)處理與融合模塊集成（第20-28個月）**

*內容：將研發(fā)的多模態(tài)融合算法集成到平臺中，完成數據管理、預處理和融合分析模塊的開發(fā)與測試。

*負責人：核心成員D，E，技術團隊參與。

***任務2.3：自動化探索與優(yōu)化模塊開發(fā)（第22-30個月）**

*內容：開發(fā)自動化科學探索和實驗優(yōu)化模塊，實現與平臺其他模塊的接口對接。

*負責人：核心成員F，技術團隊參與。

***任務2.4：可解釋性與可視化模塊開發(fā)（第25-34個月）**

*內容：開發(fā)平臺的可解釋性界面和可視化工具，實現結果的解釋和展示功能。

*負責人：核心成員G，技術團隊參與。

***任務2.5：平臺初步集成與測試（第30-36個月）**

*內容：進行平臺各模塊的集成測試，修復bug，優(yōu)化性能，形成初步的可用平臺版本。

*負責人：核心成員H，全體技術團隊參與。

***階段性成果：**完成平臺架構設計文檔；開發(fā)完成核心功能模塊的原型系統；發(fā)表高水平期刊論文1篇；內部平臺測試報告。

***第三階段：典型科學領域應用示范（第37-54個月）**

***任務3.1：選擇應用領域與建立合作關系（第37-39個月）**

*內容：最終確定1-2個典型科學領域（如材料科學），與領域內的研究機構或企業(yè)建立合作關系，明確合作內容和預期目標。

*負責人：項目總負責人，核心成員參與。

***任務3.2：收集與準備應用數據集（第38-42個月）**

*內容：與合作伙伴共同收集或生成所選領域的代表性科學數據集，進行數據清洗、標注和格式轉換，為平臺應用做好準備。

*負責人：核心成員I（領域專家），J（數據科學家）參與。

***任務3.3：平臺在應用領域的部署與調試（第40-46個月）**

*內容：將平臺部署到應用示范環(huán)境中，根據實際數據特點調整和優(yōu)化平臺功能與算法參數。

*負責人：核心成員H，技術團隊，合作單位人員參與。

***任務3.4：應用示范實驗與結果分析（第42-52個月）**

*內容：利用平臺解決應用領域的具體科學問題，進行對比實驗（與傳統方法對比），分析驅動方法的效果和優(yōu)勢。產出初步的應用案例報告。

*負責人：全體項目成員，合作單位人員參與。

***任務3.5：根據反饋進行平臺迭代優(yōu)化（第48-54個月）**

*內容：根據應用示范中的反饋，對平臺功能、算法性能和用戶體驗進行迭代優(yōu)化。

*負責人：核心成員H，全體技術團隊參與。

***階段性成果：**確定合作應用領域和伙伴；構建完成應用數據集；完成應用示范實驗，產出應用案例報告；優(yōu)化后的平臺系統。

***第四階段：成果總結與范式推廣準備（第55-60個月）**

***任務4.1：理論方法總結與凝練（第55-57個月）**

*內容：系統總結項目在理論、方法和技術方面的創(chuàng)新成果，撰寫研究總報告和系列學術論文。

*負責人：全體項目成員，核心成員參與。

***任務4.2：平臺完善與代碼整理（第55-58個月）**

*內容：完成平臺最終版本的測試和文檔編寫，整理項目代碼，形成可復用的軟件包或開源項目。

*負責人：核心成員H，技術團隊參與。

***任務4.3：學術交流與成果推廣（第57-60個月）**

*內容：準備項目結題材料，撰寫結題報告。學術研討會或工作坊，與國內外同行交流研究成果。探索成果轉化和應用推廣的可能性。

*負責人：項目總負責人，核心成員參與。

***任務4.4：項目驗收與總結評估（第60個月）**

*內容：完成所有研究任務，提交項目最終成果，配合項目管理部門進行項目驗收和績效評估。

*負責人：項目總負責人，全體項目成員參與。

***最終成果：**項目研究總報告；系列高水平學術論文（已發(fā)表或已投稿）；科學發(fā)現原型平臺（最終版本）；軟件代碼與文檔；應用案例集；學術會議報告或專著；項目結題報告；項目驗收材料。

2.**風險管理策略**

項目實施過程中可能面臨多種風險，包括技術風險、數據風險、合作風險和資源風險等。項目組將制定相應的應對策略，以mitigatepotentialissuesandensureprojectsuccess.

***技術風險：**技術發(fā)展迅速，所選算法可能過時；模型訓練難度大，收斂速度慢，難以達到預期性能。**策略：**保持對前沿技術的密切跟蹤，定期評估和更新技術路線；采用模塊化設計，便于算法替換和升級；加強算法的理論研究，優(yōu)化模型結構，探索更有效的訓練策略；設置合理的性能指標和時間節(jié)點，及時調整研究方向。

***數據風險：**難以獲取高質量、大規(guī)模、多模態(tài)的科研數據；數據存在偏差、噪聲或隱私保護問題，影響模型訓練和結果可靠性。**策略：**提前與數據提供方建立良好溝通，明確數據需求和使用規(guī)范；開發(fā)數據清洗、預處理和增強算法，提高數據質量和多樣性；嚴格遵守數據隱私保護法規(guī)，采用去標識化或差分隱私等技術；探索公開數據集和合成數據生成方法作為補充。

***合作風險：**與應用領域專家的溝通不暢，需求理解存在偏差；合作單位之間缺乏有效的協同機制，影響項目進度和成果轉化。**策略：**建立定期的溝通機制，如例會、聯合研討等，確保信息共享和需求對接；明確合作分工和責任，制定共同的項目計劃和評估標準；設立聯合指導委員會，協調各方利益，促進協同創(chuàng)新；加強知識產權共享和利益分配機制，激發(fā)合作積極性。

***資源風險：**項目所需計算資源、資金支持或人才團隊可能無法滿足項目需求；外部環(huán)境變化（如政策調整、市場波動）影響項目實施。**策略：**提前規(guī)劃資源需求，預留合理的緩沖空間；積極申請多項資金支持，拓展多元化融資渠道；加強人才隊伍建設，培養(yǎng)核心成員跨學科能力；密切關注外部環(huán)境變化，制定應急預案，及時調整項目計劃和資源分配。

***成果轉化風險：**研究成果難以轉化為實際應用，存在技術落地困難；市場需求不明確，難以找到合適的轉化路徑。**策略：**加強應用示范，通過解決實際科學問題驗證技術價值；建立產學研合作平臺，促進技術轉移和成果轉化；開展市場調研，明確潛在應用場景和用戶需求；培養(yǎng)兼具技術能力和市場洞察力的復合型人才，推動科技成果的商業(yè)化進程。

項目組將密切關注風險管理，定期進行風險評估和應對措施更新，確保項目目標的順利實現。

十.項目團隊

本項目團隊由來自國內頂尖科研機構和高校的資深研究人員和青年骨干組成，涵蓋了、計算機科學、數學、物理、化學、生物學等領域的專家，具有深厚的理論功底、豐富的科研經驗和跨學科合作能力，能夠滿足本項目在理論創(chuàng)新、方法突破和應用示范等方面的需求。團隊成員均具有博士學位，在各自研究領域取得了顯著成果，并發(fā)表了多篇高水平學術論文。團隊核心成員具有十年以上相關領域研究經驗，主持或參與過多項國家級和省部級科研項目，具備領導復雜科研項目的能力。團隊成員之間合作緊密，曾共同完成多項跨學科研究項目，具有豐富的協作經驗。

1.**項目團隊專業(yè)背景與研究經驗**

***項目總負責人：張明**，博士，中國科學院自動化研究所研究員，博士生導師。長期從事與科學發(fā)現交叉領域的研究，在可解釋、多模態(tài)學習、復雜系統建模等方面取得了系統性的成果。曾主持國家自然科學基金重點項目“可解釋理論方法研究”，發(fā)表頂級期刊論文20余篇，申請發(fā)明專利10余項。具有豐富的項目管理和團隊領導經驗，曾主持多項國家級科研項目，擅長將理論研究與實際應用相結合，推動技術在科學發(fā)現領域的落地應用。

***核心成員A**，博士，清華大學計算機科學與技術系教授，中國科學院院士。主要研究方向為機器學習、數據挖掘和知識譜。在深度學習、強化學習等領域取得了多項突破性成果，開發(fā)了多個具有國際影響力的機器學習模型。曾獲得國家自然科學一等獎、IEEEFellow等榮譽。在頂級國際會議和期刊發(fā)表論文100余篇，擁有多項專利。

***核心成員B**，博士，北京大學物理學院教授，國家杰出青年科學基金獲得者。長期從事復雜系統物理研究，在統計物理、復雜網絡、機器學習與物理交叉領域取得了顯著成果。擅長將物理理論與計算方法相結合，解決復雜系統的建模與模擬問題。曾發(fā)表Nature、Science等頂級期刊論文30余篇，獲得國際物理學聯合會Fellowship。

***核心成員C**，博士，中國科學院計算技術研究所研究員，博士生導師。主要研究方向為知識表示、推理和學習。在知識譜、語義網、機器推理等領域取得了系統性的成果。曾主持國家重點研發(fā)計劃項目“知識譜驅動的智能問答系統研究”。在頂級國際會議和期刊發(fā)表論文40余篇，擁有多項軟件著作權。

***核心成員D**，博士，浙江大學計算機科學與技術學院教授，IEEEFellow。長期從事多模態(tài)學習、計算機視覺和自然語言處理等領域的研究，在跨模態(tài)數據融合、知識表示和學習方面取得了顯著成果。開發(fā)了多個具有國際影響力的多模態(tài)模型，推動了技術在多個領域的應用。曾獲得ACMFellow，發(fā)表頂級會議和期刊論文50余篇，擁有多項專利。

***核心成員E**，博士，麻省理工學院計算機科學與實驗室研究員，美國科學院院士。主要研究方向為強化學習、機器人學習和決策理論。在驅動的自動化探索和優(yōu)化方面取得