人工智能驱动科学发现新范式研究课题申报书

驱动科学发现新范式研究课题申报书一、封面内容

项目名称：驱动科学发现新范式研究课题申报书

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：中国科学院自动化研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：基础研究

二．项目摘要

本项目旨在探索（）在科学发现中的应用，构建一种新的研究范式，推动跨学科领域的突破性进展。当前，科学数据规模呈指数级增长，传统研究方法难以有效处理海量、高维、复杂的数据，导致科学发现效率低下。本项目以深度学习、强化学习、自然语言处理等技术为核心，结合多模态数据分析、知识谱构建等方法，致力于开发一套自动化、智能化的科学发现框架。具体而言，项目将重点关注以下几个方面：首先，构建基于的高效数据预处理与特征提取系统，实现对多源异构科学数据的深度挖掘；其次，设计可解释的模型，用于科学规律的自动识别与验证，突破传统模型在可解释性方面的局限；再次，开发基于的实验设计与优化平台，实现从理论预测到实验验证的闭环智能驱动；最后，建立科学发现的知识融合与推理机制，推动跨领域知识的交叉与整合。预期成果包括一套完整的驱动的科学发现工具集、若干项具有突破性的科学发现成果，以及相关理论方法的系统性总结。本项目的实施将显著提升科学研究的效率与深度，为解决重大科学问题提供新的技术路径，并推动技术在基础科学研究中的广泛应用。

三.项目背景与研究意义

当前，科学发现正经历着一场由数据爆炸和计算能力提升所驱动的深刻变革。随着传感器技术、高性能计算以及互联网的飞速发展，科学研究的数字化程度日益加深，产生了前所未有的海量数据。在天文学、生物学、材料科学、气候科学等领域，研究者们积累了TB级甚至PB级的数据集，这些数据蕴含着丰富的科学规律和潜在知识。然而，传统的研究方法在处理如此大规模、高维度、复杂的非结构化数据时显得力不从心。研究者往往受限于个人的知识储备和处理能力，难以从海量数据中高效地提取有价值的信息，导致科学发现的过程漫长而低效，许多潜在的发现被隐藏在数据的海洋之中。

传统科学发现范式主要依赖于研究者基于先验知识和直觉进行假设提出、实验设计和数据分析。这种方法在处理结构简单、数据量较小的问题时表现出色，但在面对复杂系统性问题时，其局限性日益凸显。首先，数据处理的瓶颈严重制约了研究效率。科学家需要花费大量时间进行数据清洗、预处理和特征工程，这些工作不仅耗时费力，而且容易引入主观偏见，影响后续分析的客观性。其次，模型构建和验证过程往往缺乏自动化和智能化，难以应对数据维度灾难和模型选择难题。例如，在药物研发领域，传统方法需要通过大量的体外实验和动物实验来筛选候选药物，成本高昂且周期漫长。此外，跨学科数据的融合与分析也对传统研究方法提出了巨大挑战。不同学科领域的数据往往具有不同的格式、语义和度量标准，如何有效地整合这些异构数据，发现跨领域的关联规律，是当前科学研究面临的重要难题。

这些问题不仅影响了科学研究的效率，也制约了重大科学突破的涌现。许多重要的科学问题，如气候变化、癌症治疗、能源危机等，都需要跨学科的协同攻关和大规模的数据分析。如果继续沿用传统的研究方法，很难在短时间内取得实质性进展。因此，探索新的科学发现范式，利用技术赋能科学研究，已成为推动科学进步的迫切需求。技术在处理海量数据、识别复杂模式、优化决策过程等方面具有独特优势，有望为科学发现注入新的活力。

本项目的研究具有重要的社会、经济和学术价值。从社会价值来看，通过技术赋能科学发现，可以加速基础科学的突破，为社会进步提供更强的科技支撑。例如，在医疗健康领域，驱动的药物研发和精准诊断技术能够显著提高疾病治疗效果，降低医疗成本，提升人类健康水平。在环境保护领域，技术可以帮助科学家更准确地预测气候变化趋势，为制定有效的环境保护政策提供依据。从经济价值来看，科学发现的进步是技术创新的源泉，而技术可以降低科学研究的门槛，提高研发效率，促进新产业的形成和旧产业的升级。例如，技术在材料科学中的应用，可以加速新型材料的研发，推动制造业向智能化、绿色化方向发展。此外，驱动的科学发现还能够促进科研成果的转化，为经济社会发展提供新的增长点。从学术价值来看，本项目旨在构建一种新的科学发现范式，这将推动科学研究方法的革新，促进跨学科交流与合作，为科学理论的创新提供新的思路和方法。同时，本项目的研究成果也将丰富理论，特别是在可解释性、多模态学习、知识谱等领域的理论体系，为技术的进一步发展奠定基础。

四.国内外研究现状

（）在科学发现中的应用已成为全球科研领域的热点，国内外学者已在该方向进行了广泛探索，取得了一系列令人瞩目的研究成果。从国际角度来看，欧美国家在驱动的科学发现领域处于领先地位。以美国为例，多家顶尖研究机构和大学，如麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学、加州理工学院等，均设有专门的研究团队致力于与科学交叉的研究。在深度学习应用于物理领域方面，GeoffreyHinton团队等率先探索了神经网络在粒子物理、天体物理等领域的应用，尝试利用神经网络自动生成物理模型或从实验数据中提取普适规律。在材料科学领域，DeepMind公司开发的AlphaFold模型通过深度学习技术成功预测蛋白质结构，取得了性突破，该成果不仅为生物学研究带来了巨大变革，也展示了在复杂分子系统建模中的强大能力。此外，美国国立卫生研究院（NIH）等机构也积极推动在药物研发、基因测序等生命科学领域的应用，开发了多个基于的药物发现平台和诊断工具。欧洲在科学发现领域同样表现出强劲实力。欧洲分子生物学实验室（EMBL）、欧洲核子研究中心（CERN）等机构利用技术分析高能物理实验数据，提高了数据处理的效率和精度。欧洲议会和各国政府也高度重视与科学交叉的研究，通过“地平线欧洲”等大型科研计划投入巨资支持相关研究。

在国内，近年来驱动的科学发现研究也取得了长足进步，研究队伍不断壮大，研究成果逐渐涌现。中国科学院自动化研究所、计算研究所，以及清华大学、北京大学、浙江大学等高校的研究机构在该领域开展了深入研究。在计算机视觉与结合的领域，国内学者在像识别、自然语言处理等方面取得了国际领先水平，并将这些技术应用于生物医学像分析、遥感影像解译等科学研究场景，显著提高了相关领域的分析效率和准确性。在气候变化研究领域，国内科学家利用技术分析气候模型数据、卫星遥感数据等，构建了更精准的气候预测模型，为应对气候变化提供了重要科学依据。在化学信息学领域，国内研究团队开发了基于深度学习的分子性质预测模型，加速了新药和材料的发现过程。然而，与国际顶尖水平相比，国内在驱动的科学发现领域仍存在一些差距和不足。首先，在基础理论研究方面，国内对与科学交叉的底层机理研究相对薄弱，缺乏对模型如何模拟科学规律、如何实现科学发现本质的深入探讨。其次，在高端芯片和计算资源方面，国内部分研究受制于硬件条件的限制，难以开展大规模、高复杂度的建模工作。再次，在顶尖人才吸引和培养方面，国内与欧美国家相比仍有差距，缺乏能够引领国际前沿的领军人才和高质量的科研团队。此外，国内在科学发现领域的应用示范和产业化推广方面也相对滞后，许多研究成果尚未转化为实际生产力。

尽管国内外在驱动的科学发现领域已取得显著进展，但仍存在许多尚未解决的问题和研究空白。首先，模型的可解释性问题亟待解决。当前许多先进的模型，如深度神经网络，被视为“黑箱”，其内部决策过程难以解释，这限制了模型在需要严谨理论推导的科学领域的应用。如何开发可解释的模型，使科学家能够理解模型的决策依据，验证其科学合理性，是当前研究面临的重要挑战。其次，多模态数据融合与分析技术有待突破。科学研究往往涉及多种类型的数据，如文本、像、实验数据、时间序列数据等。如何有效地融合这些异构数据，挖掘跨模态的关联信息，是当前技术难以完全解决的问题。例如，在脑科学研究领域，需要同时分析神经影像数据、电生理数据、基因表达数据等多模态信息，以理解大脑的复杂功能，但现有的多模态融合技术难以满足这一需求。再次，驱动的自动化实验设计技术尚不成熟。虽然可以用于分析实验数据，但在实验设计环节的应用仍处于初级阶段。如何利用技术根据理论预测和已有数据，自动设计最优的实验方案，实现从理论到实践的智能闭环，是未来需要重点突破的方向。此外，与科学知识的深度融合机制需要进一步探索。现有的模型大多基于数据驱动，缺乏对先验科学知识的有效利用。如何将科学领域的理论知识融入模型，构建知识增强的系统，实现数据驱动与知识驱动的有机结合，是提升科学发现能力的关键。最后，缺乏跨学科的合作平台和交流机制。驱动的科学发现需要计算机科学家、领域科学家以及数据科学家之间的紧密合作，但目前国内外的跨学科合作仍相对分散，缺乏有效的合作平台和交流机制，制约了该领域的协同创新。

综上所述，国内外在驱动的科学发现领域已取得初步成效，但仍面临诸多挑战和机遇。本项目旨在针对这些研究空白，开展系统性、创新性的研究，推动技术在科学发现中的应用达到新的高度。

五.研究目标与内容

本项目旨在构建一套基于的科学发现新范式，通过深度融合技术与多学科科学知识，解决传统科学发现方法在处理海量数据、识别复杂模式、优化研究流程等方面的瓶颈问题，从而显著提升科学研究的效率和深度。为实现这一总体目标，项目设定以下具体研究目标：

1.构建面向科学发现的基础理论体系。深入研究模型（特别是深度学习、强化学习、贝叶斯网络等）模拟科学规律、揭示复杂系统内在机制的理论基础，探索知识表示、推理与模型学习的相互作用机制，为开发可信赖、可解释的科学发现工具提供理论支撑。

2.开发多模态科学数据智能融合与分析平台。研究高效的数据预处理、特征提取和多模态信息融合算法，实现对来自不同来源（如实验、观测、文献）、不同类型（如数值、文本、像、时间序列）的科学数据的深度挖掘，发现隐藏在数据中的潜在关联和模式。

3.设计基于的自动化科学探索与实验优化方法。探索利用技术进行科学假设生成、理论模型自动构建与验证、以及实验设计优化，实现从问题提出到解决方案的智能化闭环，大幅提升科学探索的效率和成功率。

4.建立可解释驱动的科学发现工具集。研发能够提供内在机制解释和外在行为说明的模型，使科学家能够理解模型的决策过程，信任其分析结果，并将发现融入现有的科学理论框架。

5.在典型科学领域进行应用示范与验证。选择材料科学、生命科学或气候变化等具有代表性的领域，应用所开发的理论、方法和工具，解决具体的科学问题，验证新范式的有效性和实用性，并形成可推广的应用案例。

基于上述研究目标，项目将开展以下详细研究内容：

1.**研究问题一：科学发现的理论基础与可信赖机制研究。**

***具体研究问题：**模型如何学习科学规律？如何衡量模型发现模式的科学有效性？如何建立模型与先验科学知识的融合机制？如何保证科学发现结果的可解释性和可重复性？

***研究假设：**深度神经网络等模型能够通过学习大规模科学数据，捕捉到系统底层的不变量和普适性规律；通过引入知识谱、物理约束等先验知识，可以显著提升模型的泛化能力和发现效率；基于贝叶斯推理和因果推断的方法能够为模型提供可解释性框架，增强科学界对发现结果的信任度。

***研究内容：**探索不同架构（如神经网络、Transformer、生成对抗网络）在模拟物理定律、生物过程等科学现象中的能力边界；研究基于不确定性量化、模型验证和对抗性测试的方法，评估科学发现结果的鲁棒性和可靠性；开发将符号知识、本体论知识与神经网络模型相结合的混合框架；研究基于因果推断的模型，以发现变量间的因果关系而非仅仅是相关性。

2.**研究问题二：多模态科学数据智能融合与分析算法研究。**

***具体研究问题：**如何有效融合文本、像、实验测量值等多种异构数据？如何从融合后的多模态数据中提取跨领域的关联知识？如何构建能够处理数据缺失和噪声的鲁棒性分析框架？

***研究假设：**基于注意力机制和多视学习的跨模态表示学习方法能够有效地融合不同类型的数据特征；神经网络能够建模数据点之间复杂的依赖关系，适合用于多模态数据的关联分析；结合自监督学习和迁移学习的策略可以有效提升模型在数据稀疏场景下的性能。

***研究内容：**研究基于深度学习的文本-像-数值数据对齐与融合方法，例如，利用像描述生成文本嵌入，结合实验数据进行联合建模；开发用于多模态时间序列分析的模型，以发现不同数据流之间的同步或异步模式；研究在多模态数据融合中处理数据异质性和噪声的方法；探索利用知识谱对多模态分析结果进行语义增强和知识推理的技术。

3.**研究问题三：基于的自动化科学探索与实验优化方法研究。**

***具体研究问题：**如何利用自动生成有价值的科学假设？如何设计能够最大化信息获取的自动化实验序列？如何利用进行复杂的科学模型训练与参数优化？

***研究假设：**基于强化学习或遗传算法的搜索策略能够有效地探索科学参数空间，发现潜在的有趣现象；结合贝叶斯优化和主动学习的方法可以设计出高效的自动化实验流程；利用技术（如神经架构搜索）可以自动设计或优化科学计算模型的结构和参数。

***研究内容：**开发基于自然语言处理和知识挖掘的假设生成工具，自动从文献或数据中提取潜在的科学问题；研究用于高维参数空间搜索的优化算法，并将其应用于实验条件设计、材料合成路径规划等场景；探索利用进行科学反演和参数估计，以提高模型拟合精度；研究基于的实验-模拟闭环系统，实现数据的实时反馈和模型的动态更新。

4.**研究问题四：可解释驱动的科学发现工具集研发。**

***具体研究问题：**如何设计能够解释内部决策过程的模型结构？如何开发有效的解释方法，使非专业人士也能理解的分析结果？如何将解释结果与科学可视化技术结合？

***研究假设：**基于局部可解释性方法（如LIME、SHAP）与全局可解释性方法（如特征重要性分析）相结合的技术能够提供对模型决策的全面解释；将解释结果嵌入到交互式可视化环境中，可以增强科学家对复杂发现的理解和信任。

***研究内容：**开发适用于不同类型模型（如深度神经网络、决策树）的可解释性算法；研究将解释结果转化为易于理解的科学语言或形化表示的方法；构建包含解释功能的科学数据分析平台，支持用户对模型的决策过程进行探查和验证；探索驱动的科学可视化技术，将高维数据和复杂的分析结果以直观的方式呈现给科学家。

5.**研究问题五：典型科学领域的应用示范与验证。**

***具体研究问题：**所开发的理论、方法和工具在具体科学领域（如材料、生命科学）的应用效果如何？能否解决真实的科学难题？新范式相比传统方法有何优势？

***研究假设：**本项目开发的理论、方法和工具能够显著加速特定科学领域的研究进程，例如，发现新的材料特性、预测药物靶点、改进气候模型预测等；基于的新范式能够处理传统方法难以应对的复杂数据和科学问题，提高科学发现的效率和成功率。

***研究内容：**选择1-2个具体科学领域（例如，先进材料设计或复杂疾病机制研究）作为应用示范平台；收集该领域的代表性数据集，构建相应的科学发现应用实例；与领域专家合作，验证发现结果的科学价值和应用潜力；评估新范式在解决具体科学问题上的性能提升，并与传统研究方法进行比较分析；总结新范式的应用经验和推广策略。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、算法设计、模型构建、系统开发和应用验证相结合的研究方法，结合多学科交叉的技术手段，系统性地探索驱动科学发现的新范式。研究方法将紧密围绕项目设定的研究目标和研究内容展开，具体包括：

1.**理论研究方法：**运用数学建模、计算理论、统计学和认知科学等理论工具，对与科学发现交互的核心问题进行抽象和形式化描述。分析不同模型的学习机制、泛化能力及其与科学规律表征之间的关系。研究知识表示的形式化语言、推理规则以及与模型学习算法的整合方式。通过理论推导和数学证明，为科学发现提供坚实的理论基础，并指导算法设计。

2.**多模态数据分析方法：**采用深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、神经网络GNN、Transformer等）、自监督学习、迁移学习、知识谱嵌入等技术，处理和分析来自文本、像、实验数据、时间序列等多种模态的科学数据。设计特征提取、跨模态对齐、融合表示和关联挖掘算法。利用论、网络分析等工具研究数据点间的复杂关系。通过大规模数据集的实验，评估不同算法在信息提取和知识发现方面的性能。

3.**自动化科学探索方法：**运用强化学习（RL）、遗传算法（GA）、贝叶斯优化（BO）、主动学习（AL）等优化和搜索算法，结合机器学习模型预测，实现科学参数空间的智能探索和实验设计优化。开发能够根据反馈信息（如实验结果、模拟输出）动态调整搜索策略的机制。研究基于模型的主动学习，以最小化样本消耗前提下最大化模型性能提升。将优化算法与领域知识相结合，提高搜索效率和发现质量。

4.**可解释（X）方法：**采用基于模型的方法（如LIME、SHAP、SaliencyMaps、注意力机制）和基于特征的方法（如特征重要性排序、反事实解释）相结合的技术路线，解释模型的决策过程。开发能够量化解释可信度的指标。研究将解释结果与科学原理、可视化技术相结合，构建可交互的解释系统，帮助科学家理解发现并验证其科学合理性。

5.**系统开发与集成方法：**采用软件工程方法，设计并开发模块化的科学发现平台。平台将集成数据处理、模型训练、优化搜索、结果解释和可视化等功能模块。利用开源框架（如TensorFlow,PyTorch,Scikit-learn,NetworkX）和工具，结合自定义算法，构建稳定、高效的应用系统。采用面向对象编程和微服务架构，确保系统的可扩展性和可维护性。

6.**应用验证方法：**选择材料科学（如催化剂设计、新材料发现）或生命科学（如药物靶点识别、疾病机理研究）作为应用领域。与领域专家紧密合作，获取或生成高质量的真实科学数据集。将研发的理论、方法和工具应用于具体的科学问题，解决实际问题。通过与基线方法（如传统实验方法、传统数据分析方法）的对比实验，量化评估新范式在发现效率、发现深度和成本效益等方面的优势。收集领域专家的反馈，迭代优化研究成果。

技术路线遵循“基础理论构建→核心算法研发→工具平台开发→应用示范验证→范式推广”的思路，具体实施步骤如下：

1.**阶段一：基础理论与关键算法研究（第1-18个月）**

*深入分析科学发现的理论瓶颈和关键挑战，进行文献综述和思想凝练。

*开展模型学习科学规律的理论研究，探索知识表示与模型学习的融合机制。

*研发多模态数据智能融合的核心算法，包括特征提取、对齐和联合建模方法。

*设计基于的自动化科学探索（实验优化）的初步策略和算法框架。

*开发可解释驱动的科学发现的核心解释算法，并初步集成到原型工具中。

2.**阶段二：科学发现平台原型开发（第19-36个月）**

*在第一阶段研究成果基础上，设计科学发现平台的整体架构和功能模块。

*利用开源工具和自定义代码，开发平台的核心功能，包括数据管理、模型训练、优化搜索、初步解释和可视化模块。

*完善多模态数据处理和分析能力，集成先进的深度学习模型和算法。

*实现自动化科学探索的初步功能，能够在特定场景下自动生成候选方案或优化实验设计。

*开发平台的可解释性界面，支持用户对结果进行探查和理解。

3.**阶段三：典型科学领域应用示范（第37-54个月）**

*选择1-2个具体科学领域，与领域专家建立合作关系。

*收集或生成该领域的代表性数据集，用于平台验证和算法调优。

*将平台应用于该领域的具体科学问题，进行实例演示和应用测试。

*通过对比实验，量化评估新范式在解决实际问题上的效果，收集专家反馈。

*根据应用反馈，对平台功能、算法性能和易用性进行迭代优化。

4.**阶段四：成果总结与范式推广准备（第55-60个月）**

*系统总结项目取得的理论创新、技术突破和应用成果。

*撰写高水平学术论文、研究报告和技术白皮书。

*整理项目代码和平台，形成可复用的研究工具包。

*举办学术研讨会或工作坊，与国内外同行交流研究成果，探讨新范式的推广路径。

*准备项目结题材料，评估项目目标达成情况和社会经济效益。

七．创新点

本项目旨在构建驱动的科学发现新范式，其创新性体现在理论、方法及应用等多个层面，致力于克服传统科学发现方法的局限性，提升科研效率与深度。具体创新点如下：

1.**理论创新：构建与科学知识深度融合的理论框架。**

*现有研究大多将视为独立于科学理论的黑箱工具，或仅停留在数据驱动的模式识别层面，缺乏对如何模拟、学习乃至辅助科学规律发现的理论深度。本项目创新性地提出需要建立与科学知识的显式、深度融合机制。我们将探索如何将形式化的科学理论（如物理定律的数学表达、生物通路的知识谱、化学原理的规则库）有效融入模型的学习过程，而非仅仅依赖数据。通过研究知识引导的学习（Knowledge-GuidedLearning）的机理，探索模型不确定性、可解释性与科学合理性之间的内在联系，为开发能够真正理解、预测并辅助科学发现的“认知”型提供理论基础。这包括研究物理约束在神经网络中的嵌入方法、符号知识与神经网络的协同优化机制、以及基于因果推断的模型的理论基础，旨在突破当前科学发现中理论与实践脱节的瓶颈。

2.**方法创新：研发面向复杂科学问题的多模态智能融合与分析新方法。**

*科学现象往往涉及多源异构数据，传统分析方法难以有效处理这种复杂性。本项目将在多模态学习领域进行突破性探索。针对科学数据特有的高维度、稀疏性、噪声以及模态间的复杂语义关联，我们将创新性地融合神经网络（GNN）与Transformer等先进架构，以建模数据点之间以及模态之间的关系。开发基于注意力机制的跨模态对齐与融合新算法，能够动态地学习不同数据类型之间的映射关系，并生成统一的跨模态表示。研究利用自监督学习从海量未标注科学数据中提取深层语义特征的方法，结合主动学习策略，以最小样本消耗获取最有效的信息。此外，我们将探索将科学领域的物理或生物学先验知识作为约束或引导，提升多模态融合模型的泛化能力和鲁棒性，开发能够发现跨领域、跨层次关联知识的智能分析技术。

3.**方法创新：设计基于的自动化科学探索与实验优化新范式。**

*传统科学探索高度依赖研究者的经验和直觉，效率低下且难以系统化。本项目将创新性地将强化学习、遗传算法等智能优化与贝叶斯优化、主动学习相结合，用于自动化科学探索与实验设计。不同于以往将仅用于分析实验结果，本项目旨在实现从理论假设到实验方案再到结果验证的端到端智能化闭环。我们将开发能够根据科学目标（如最大化某个材料性能、最小化药物副作用）自动搜索最优参数空间或实验序列的驱动优化引擎。研究基于模型与数据驱动相结合的主动学习策略，让智能地选择最具信息量的实验进行执行，大幅减少试错成本。探索利用进行科学反演和因果推断，以从现有数据中反推潜在的机制或设计全新的实验场景。这种自动化、智能化的探索范式将显著加速科学发现进程，尤其是在参数空间巨大、实验成本高昂的领域。

4.**方法创新：构建可信赖、可解释的科学发现工具集。**

*“黑箱”特性是限制在严肃科学研究中应用的关键障碍。本项目将创新性地研发一套兼顾预测精度与可解释性的科学发现工具集。我们将探索将局部解释方法（如LIME、SHAP）与全局解释方法（如特征重要性、反事实解释）相结合，提供对模型决策过程的多维度解释。研究如何将的解释结果与科学原理、可视化技术深度融合，构建交互式解释界面，使科学家能够理解发现背后的原因，判断其科学合理性，并基于此进行进一步的思考和验证。开发量化解释可信度的指标，结合模型不确定性估计，为的科学发现结果提供可信度评估。这将推动从“工具”向“助手”和“合作者”转变，增强科学界对技术的接受度和信任度。

5.**应用创新：在典型科学领域实现驱动科学发现的示范突破。**

*本项目的应用创新体现在将理论研究、方法开发与具体科学领域的实际需求紧密结合，力争在具有重大科学意义和社会价值的领域实现突破。选择材料科学（如设计新型催化剂、高性能合金）或生命科学（如发现新的药物靶点、理解复杂疾病机理）作为应用示范，是因为这些领域面临着海量数据、复杂系统、高成本实验等典型挑战，是检验和发展科学发现范式的理想试验场。通过与领域专家的深度合作，项目不仅验证所开发的理论、方法和工具的有效性和实用性，更重要的是，致力于解决这些领域的“硬骨头”问题，产出具有明确科学价值和应用前景的创新成果。这种“科学问题牵引、技术赋能”的应用模式，将有效推动技术在基础科学研究的落地应用，形成可复制、可推广的应用示范效应，真正体现新范式的价值。

6.**体系创新：构建面向科学发现的基础设施与生态。**

*本项目不仅关注算法和方法的创新，更着眼于构建一个支持科学发现的综合体系。这包括开发一个模块化、可扩展的科学发现平台，集成数据处理、模型训练、优化搜索、解释可视化和协作功能，为研究人员提供一站式的解决方案。探索将平台与领域数据库、计算资源进行对接，构建面向特定科学领域的科研环境。推动跨学科合作，建立交流机制，促进技术与科学知识的交叉融合。这些举措旨在降低科学发现的技术门槛，培养复合型人才，逐步形成支持科学发现的新生态，为在更广泛的科学领域发挥更大作用奠定基础。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究，在理论、方法、技术与应用等多个层面取得显著成果，为构建驱动的科学发现新范式奠定坚实基础，并产生深远的社会、经济和学术价值。预期成果具体包括：

1.**理论贡献：**

***科学发现的理论基础体系：**预期建立一套关于如何学习、模拟和辅助科学发现的理论框架。阐明模型（特别是深度学习等复杂模型）在捕捉和表示科学规律方面的能力边界与内在机制。揭示知识表示、模型结构与科学原理之间相互作用的规律，为设计更符合科学探索需求的系统提供理论指导。发展可解释在科学发现场景下的评估标准和理论依据，深化对模型不确定性、可信赖度与科学结论之间关系的理解。

***多模态科学数据融合的理论模型：**预期提出适用于科学发现场景的多模态数据融合的理论模型和分析框架。阐明不同模态信息（文本、像、数值、时间序列等）在统一表示空间中进行有效整合的数学原理。发展能够处理模态间复杂依赖关系、语义关联和噪声的融合算法理论。探索基于论、信息论和认知科学的跨模态关联知识发现的理论方法。

***自动化科学探索的理论方法：**预期为基于的自动化科学探索（实验优化）建立理论基础。阐明智能优化算法（如强化学习、遗传算法）在科学参数空间搜索中的效率、收敛性和鲁棒性理论。发展结合贝叶斯优化、主动学习和领域知识的实验设计理论，为评估和比较不同自动化策略提供标准。探索模型与优化算法协同进化的理论机制。

2.**方法与技术创新：**

***新型多模态融合算法：**预期研发一系列高性能的多模态数据融合算法。这些算法将能够更有效地处理科学领域特有的数据特征，如高维度、稀疏性、噪声以及模态间的复杂语义和结构关系。开发基于神经网络和Transformer的融合模型，实现数据点间和跨模态的深度关联建模。产生一系列具有自主知识产权的算法原型和软件代码。

***驱动的自动化探索方法：**预期开发一套用于自动化科学探索和实验优化的技术方法包。包括能够根据科学目标自动设计实验方案、优化参数组合的智能搜索引擎。开发结合主动学习与领域知识的实验决策机制，显著提升实验效率。产生可应用于不同科学领域的自动化探索工具和软件模块。

***可信赖解释技术：**预期提出一系列创新的解释技术，适用于科学发现中的复杂模型。开发能够提供深度、多角度解释的方法，不仅解释模型输出的原因，还能揭示其内部工作机制和对科学原理的遵循情况。研制能够量化解释可信度的评估指标。形成一套包含解释算法和可视化界面的解释工具集。

***科学发现平台：**预期构建一个功能完善、可扩展的科学发现原型平台。该平台将集成项目研发的核心算法、工具集，并提供用户友好的交互界面。平台将支持多模态数据处理、模型训练、自动化探索、结果解释和可视化等功能，为科研人员提供高效的科研环境。平台将采用开放架构，便于后续的功能扩展和升级。

3.**实践应用价值：**

***典型科学领域的应用突破：**预期在选择的1-2个典型科学领域（如材料科学、生命科学）取得具有明确科学价值的应用成果。例如，发现新的材料特性或设计原则，加速药物靶点识别或疾病机理研究进程。通过应用示范，验证新范式在解决复杂科学问题上的有效性和优势，产出高质量的学术论文和科技报告。

***提升科学发现效率与质量：**预期通过所开发的理论、方法和工具，显著提升相关科学领域的研究效率，缩短研究周期，降低研究成本。通过的辅助，有望发现传统方法难以揭示的科学规律和模式，提升科学发现的深度和新颖性。

***推动跨学科交叉融合：**预期促进计算机科学与数学、物理、化学、生物等传统科学领域的深度融合。通过项目实施，培养一批掌握技术并具备领域知识的复合型人才。搭建跨学科交流平台，促进知识共享和协同创新。

***形成可推广的新范式：**预期总结出一套基于的科学发现新范式的理论框架、技术路径和应用模式。通过项目成果的转化和应用推广，为更广泛的科学领域提供借鉴，推动整个科学研究的智能化转型。产出可供其他研究者使用的算法库、软件平台和科普材料。

***社会与经济效益：**预期项目成果能够服务于国家重大科技需求和产业发展。例如，在材料领域的新发现可能催生新材料产业；在生命科学领域的突破可能转化为新的诊断或治疗技术。通过提升科研效率和创新能力，为国家科技进步和经济发展提供有力支撑。

4.**人才培养与知识传播：**

***高层次人才培养：**预期培养一批在与科学交叉领域具有创新能力的博士、硕士研究生和青年研究人员。项目成员将获得国际一流的科研训练，参与高水平学术交流。

***学术成果与知识传播：**预期发表一系列高水平的学术论文（包括在国际顶级期刊和会议上发表）、撰写研究报告、技术白皮书和科普文章，向学术界和公众传播项目研究成果和科学发现的新理念。

九.项目实施计划

本项目实施周期为60个月，将按照研究目标和研究内容，分阶段、有步骤地推进各项研究任务。项目团队将采用集中研讨与分工合作相结合的方式，确保项目按计划顺利实施。具体实施计划如下：

1.**项目时间规划与任务分配**

项目整体分为四个阶段，每个阶段包含若干具体任务，并明确了时间进度安排。

***第一阶段：基础理论与关键算法研究（第1-18个月）**

***任务1.1：文献综述与理论框架构建（第1-3个月）**

*内容：全面梳理国内外在科学发现、多模态学习、可解释、自动化优化等领域的最新研究进展，识别关键挑战和技术瓶颈。基于文献分析，初步构建设计科学发现新范式的理论框架和研究路线。

*负责人：张明，核心成员A、B参与。

***任务1.2：与科学知识融合理论研究（第4-6个月）**

*内容：深入研究知识表示的形式化方法，探索将其融入深度学习模型的理论基础。研究物理约束、符号知识在神经网络中的嵌入机制。

*负责人：核心成员C，合作单位X专家参与。

***任务1.3：多模态融合核心算法研发（第5-12个月）**

*内容：设计并实现基于GNN和Transformer的多模态数据融合算法框架。开发跨模态对齐和联合建模的核心模块。进行小规模数据集上的算法验证和初步测试。

*负责人：核心成员D，E参与。

***任务1.4：自动化探索方法研究（第7-15个月）**

*内容：研究适用于科学探索的强化学习、遗传算法和贝叶斯优化策略。设计自动化实验设计的初步框架。

*负责人：核心成员F，合作单位Y专家参与。

***任务1.5：可解释技术研究（第9-18个月）**

*内容：研发针对科学发现场景的可解释算法，开发解释方法与可视化技术的集成方案。

*负责人：核心成员G参与。

***阶段性成果：**完成文献综述报告、理论框架草案；发表高水平会议论文1-2篇；初步算法原型和代码；内部中期报告。

***第二阶段：科学发现平台原型开发（第19-36个月）**

***任务2.1：平台架构设计与模块开发（第19-24个月）**

*内容：根据第一阶段成果，设计科学发现平台的整体架构和功能模块划分。启动核心模块（数据处理、模型训练）的编码和开发工作。

*负责人：核心成员H，技术团队参与。

***任务2.2：多模态处理与融合模块集成（第20-28个月）**

*内容：将研发的多模态融合算法集成到平台中，完成数据管理、预处理和融合分析模块的开发与测试。

*负责人：核心成员D，E，技术团队参与。

***任务2.3：自动化探索与优化模块开发（第22-30个月）**

*内容：开发自动化科学探索和实验优化模块，实现与平台其他模块的接口对接。

*负责人：核心成员F，技术团队参与。

***任务2.4：可解释性与可视化模块开发（第25-34个月）**

*内容：开发平台的可解释性界面和可视化工具，实现结果的解释和展示功能。

*负责人：核心成员G，技术团队参与。

***任务2.5：平台初步集成与测试（第30-36个月）**

*内容：进行平台各模块的集成测试，修复bug，优化性能，形成初步的可用平台版本。

*负责人：核心成员H，全体技术团队参与。

***阶段性成果：**完成平台架构设计文档；开发完成核心功能模块的原型系统；发表高水平期刊论文1篇；内部平台测试报告。

***第三阶段：典型科学领域应用示范（第37-54个月）**

***任务3.1：选择应用领域与建立合作关系（第37-39个月）**

*内容：最终确定1-2个典型科学领域（如材料科学），与领域内的研究机构或企业建立合作关系，明确合作内容和预期目标。

*负责人：项目总负责人，核心成员参与。

***任务3.2：收集与准备应用数据集（第38-42个月）**

*内容：与合作伙伴共同收集或生成所选领域的代表性科学数据集，进行数据清洗、标注和格式转换，为平台应用做好准备。

*负责人：核心成员I（领域专家），J（数据科学家）参与。

***任务3.3：平台在应用领域的部署与调试（第40-46个月）**

*内容：将平台部署到应用示范环境中，根据实际数据特点调整和优化平台功能与算法参数。

*负责人：核心成员H，技术团队，合作单位人员参与。

***任务3.4：应用示范实验与结果分析（第42-52个月）**

*内容：利用平台解决应用领域的具体科学问题，进行对比实验（与传统方法对比），分析驱动方法的效果和优势。产出初步的应用案例报告。

*负责人：全体项目成员，合作单位人员参与。

***任务3.5：根据反馈进行平台迭代优化（第48-54个月）**

*内容：根据应用示范中的反馈，对平台功能、算法性能和用户体验进行迭代优化。

*负责人：核心成员H，全体技术团队参与。

***阶段性成果：**确定合作应用领域和伙伴；构建完成应用数据集；完成应用示范实验，产出应用案例报告；优化后的平台系统。

***第四阶段：成果总结与范式推广准备（第55-60个月）**

***任务4.1：理论方法总结与凝练（第55-57个月）**

*内容：系统总结项目在理论、方法和技术方面的创新成果，撰写研究总报告和系列学术论文。

*负责人：全体项目成员，核心成员参与。

***任务4.2：平台完善与代码整理（第55-58个月）**

*内容：完成平台最终版本的测试和文档编写，整理项目代码，形成可复用的软件包或开源项目。

*负责人：核心成员H，技术团队参与。

***任务4.3：学术交流与成果推广（第57-60个月）**

*内容：准备项目结题材料，撰写结题报告。学术研讨会或工作坊，与国内外同行交流研究成果。探索成果转化和应用推广的可能性。

*负责人：项目总负责人，核心成员参与。

***任务4.4：项目验收与总结评估（第60个月）**

*内容：完成所有研究任务，提交项目最终成果，配合项目管理部门进行项目验收和绩效评估。

*负责人：项目总负责人，全体项目成员参与。

***最终成果：**项目研究总报告；系列高水平学术论文（已发表或已投稿）；科学发现原型平台（最终版本）；软件代码与文档；应用案例集；学术会议报告或专著；项目结题报告；项目验收材料。

2.**风险管理策略**

项目实施过程中可能面临多种风险，包括技术风险、数据风险、合作风险和资源风险等。项目组将制定相应的应对策略，以mitigatepotentialissuesandensureprojectsuccess.

***技术风险：**技术发展迅速，所选算法可能过时；模型训练难度大，收敛速度慢，难以达到预期性能。**策略：**保持对前沿技术的密切跟踪，定期评估和更新技术路线；采用模块化设计，便于算法替换和升级；加强算法的理论研究，优化模型结构，探索更有效的训练策略；设置合理的性能指标和时间节点，及时调整研究方向。

***数据风险：**难以获取高质量、大规模、多模态的科研数据；数据存在偏差、噪声或隐私保护问题，影响模型训练和结果可靠性。**策略：**提前与数据提供方建立良好沟通，明确数据需求和使用规范；开发数据清洗、预处理和增强算法，提高数据质量和多样性；严格遵守数据隐私保护法规，采用去标识化或差分隐私等技术；探索公开数据集和合成数据生成方法作为补充。

***合作风险：**与应用领域专家的沟通不畅，需求理解存在偏差；合作单位之间缺乏有效的协同机制，影响项目进度和成果转化。**策略：**建立定期的沟通机制，如例会、联合研讨等，确保信息共享和需求对接；明确合作分工和责任，制定共同的项目计划和评估标准；设立联合指导委员会，协调各方利益，促进协同创新；加强知识产权共享和利益分配机制，激发合作积极性。

***资源风险：**项目所需计算资源、资金支持或人才团队可能无法满足项目需求；外部环境变化（如政策调整、市场波动）影响项目实施。**策略：**提前规划资源需求，预留合理的缓冲空间；积极申请多项资金支持，拓展多元化融资渠道；加强人才队伍建设，培养核心成员跨学科能力；密切关注外部环境变化，制定应急预案，及时调整项目计划和资源分配。

***成果转化风险：**研究成果难以转化为实际应用，存在技术落地困难；市场需求不明确，难以找到合适的转化路径。**策略：**加强应用示范，通过解决实际科学问题验证技术价值；建立产学研合作平台，促进技术转移和成果转化；开展市场调研，明确潜在应用场景和用户需求；培养兼具技术能力和市场洞察力的复合型人才，推动科技成果的商业化进程。

项目组将密切关注风险管理，定期进行风险评估和应对措施更新，确保项目目标的顺利实现。

十.项目团队

本项目团队由来自国内顶尖科研机构和高校的资深研究人员和青年骨干组成，涵盖了、计算机科学、数学、物理、化学、生物学等领域的专家，具有深厚的理论功底、丰富的科研经验和跨学科合作能力，能够满足本项目在理论创新、方法突破和应用示范等方面的需求。团队成员均具有博士学位，在各自研究领域取得了显著成果，并发表了多篇高水平学术论文。团队核心成员具有十年以上相关领域研究经验，主持或参与过多项国家级和省部级科研项目，具备领导复杂科研项目的能力。团队成员之间合作紧密，曾共同完成多项跨学科研究项目，具有丰富的协作经验。

1.**项目团队专业背景与研究经验**

***项目总负责人：张明**，博士，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师。长期从事与科学发现交叉领域的研究，在可解释、多模态学习、复杂系统建模等方面取得了系统性的成果。曾主持国家自然科学基金重点项目“可解释理论方法研究”，发表顶级期刊论文20余篇，申请发明专利10余项。具有丰富的项目管理和团队领导经验，曾主持多项国家级科研项目，擅长将理论研究与实际应用相结合，推动技术在科学发现领域的落地应用。

***核心成员A**，博士，清华大学计算机科学与技术系教授，中国科学院院士。主要研究方向为机器学习、数据挖掘和知识谱。在深度学习、强化学习等领域取得了多项突破性成果，开发了多个具有国际影响力的机器学习模型。曾获得国家自然科学一等奖、IEEEFellow等荣誉。在顶级国际会议和期刊发表论文100余篇，拥有多项专利。

***核心成员B**，博士，北京大学物理学院教授，国家杰出青年科学基金获得者。长期从事复杂系统物理研究，在统计物理、复杂网络、机器学习与物理交叉领域取得了显著成果。擅长将物理理论与计算方法相结合，解决复杂系统的建模与模拟问题。曾发表Nature、Science等顶级期刊论文30余篇，获得国际物理学联合会Fellowship。

***核心成员C**，博士，中国科学院计算技术研究所研究员，博士生导师。主要研究方向为知识表示、推理和学习。在知识谱、语义网、机器推理等领域取得了系统性的成果。曾主持国家重点研发计划项目“知识谱驱动的智能问答系统研究”。在顶级国际会议和期刊发表论文40余篇，拥有多项软件著作权。

***核心成员D**，博士，浙江大学计算机科学与技术学院教授，IEEEFellow。长期从事多模态学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的研究，在跨模态数据融合、知识表示和学习方面取得了显著成果。开发了多个具有国际影响力的多模态模型，推动了技术在多个领域的应用。曾获得ACMFellow，发表顶级会议和期刊论文50余篇，拥有多项专利。

***核心成员E**，博士，麻省理工学院计算机科学与实验室研究员，美国科学院院士。主要研究方向为强化学习、机器人学习和决策理论。在驱动的自动化探索和优化方面取得