人工智能在科學研究中的應用
人工智能（AI）正在重塑我們進行科學研究的方式。從更快設計新藥和精確預測蛋白質結構，到模擬氣候系統，AI賦能研究人員以前所未有的速度取得突破。本文重點介紹了AI在主要科學領域中最具影響力的應用，並介紹推動全球研究進展的頂尖AI工具。
人工智能迅速成為現代科學研究中的強大催化劑。近年來，跨學科的科學家越來越多地採用AI工具來分析數據、模擬複雜系統並生成新假說。這一增長在文獻中表現明顯：引用「人工智能」的學術論文從2003年的約1,130篇增至2024年的超過16,000篇。AI在龐大數據集中識別模式並以超人速度進行計算的能力，使得曾經不可能的突破成為可能。
生物醫學與生命科學中的人工智能
在生物醫學領域，AI推動了研究和醫療實踐的重大進展。AI系統通過從醫學影像、基因組數據和患者信息中檢測疾病，以驚人的準確度提升醫療診斷和治療。深度學習算法能分析X光或MRI掃描，早於傳統方法識別癌症或神經疾病等病症的細微跡象。
預測分析
預測患者結果和疾病進展，支持臨床決策
- 綜合龐大醫療數據集
- 提供可行的臨床見解
- 支持早期干預
手術精準度
AI驅動的手術機器人協助複雜手術，提升準確性
- 手術操作更精確
- 提供訓練模擬
- 縮短手術時間
藥物發現革命
生命科學中最受矚目的AI突破之一是藥物發現。藥物研究人員利用包括生成神經網絡在內的AI模型，比以往更快設計新藥分子並重新利用現有藥物。
自此突破以來，眾多生物科技公司啟動了AI驅動的藥物計劃，有些在早期試驗中報告成功率顯著高於傳統方法。AI通過快速篩選化學庫並預測分子在體內的行為，加速了有前景治療劑的發現。
基因學與分子生物學
基因學與分子生物學領域也發生了革命性變化。AI系統能篩選龐大基因組數據，尋找與疾病或性狀相關的模式，支持新興的精準醫療領域。
AlphaFold的深度學習模型能在數小時內以原子級精度確定蛋白質結構，這項任務過去需科學家多年艱苦實驗。
— DeepMind的AlphaFold成就
最具代表性的突破是DeepMind的AlphaFold，該AI系統破解了50年來的「蛋白質摺疊問題」——從氨基酸序列預測蛋白質三維結構的挑戰。這一成就被譽為提前數十年解決了生物學重大難題，徹底改變了結構生物學，為研究人員提供了數百萬個預測蛋白質結構的開放數據庫。
憑藉這些洞見，生物學家能更好理解蛋白質的功能與相互作用，助力從酶工程到疫苗設計。AI在生命科學的影響涵蓋從改良農作物基因組到識別人類疾病的遺傳風險因素，促進更快且更有依據的科學發現。
物理科學與工程中的人工智能
在涵蓋物理、化學、天文學和工程的物理科學領域，AI對處理現代實驗產生的大量數據不可或缺。尤其是大型物理項目依賴AI從龐大數據中提取有意義的信號。
粒子物理與數據分析
CERN的大型強子對撞機（LHC）產生數PB的粒子碰撞數據；機器學習過濾這些海量數據以檢測罕見事件（如識別新亞原子粒子），這些事件幾乎無法通過人工分析發現。AI驅動的模式識別已成為核心，物理學家指出若無機器學習解析流數據，他們的實驗流程將「崩潰」。
材料科學與工程
在材料科學與工程中，研究人員利用AI模型模擬新材料性能並指導實驗設計，加快新合金、高分子和納米材料的開發。科技公司利用深度學習比傳統試錯法更快發現先進電池和半導體材料。
天文學與宇宙發現
天文學因AI能力而變革。天文學家利用神經網絡梳理望遠鏡影像和時間序列數據，協助識別引力波、超新星和系外行星等現象。
人工分析
- 耗時的人工審查
- 觀察者可能錯過細微模式
- 受限於人類注意力
- 處理大型數據需數年
自動檢測
- 快速模式識別
- 識別細微宇宙信號
- 持續處理龐大數據集
- 數天或數週內完成發現
一個引人注目的案例是AI算法分析NASA開普勒數據時發現先前遺漏的系外行星，完成了開普勒-90恆星周圍的八行星系統。隨後，一個名為ExoMiner的增強神經網絡一次性驗證了開普勒檔案中的301顆新系外行星，超越人類專家在區分真實行星與假信號的能力。這些成功展示了AI如何通過快速篩選龐大數據集加速宇宙發現。
類似地，在氣候相關的地球觀測中，AI幫助處理衛星影像，快速準確地檢測野火等事件或繪製極地冰層變化等特徵。
化學與自主實驗
AI在化學與實驗工程中的作用同樣令人印象深刻。機器學習模型用於預測化學反應結果和設計更高效催化劑，減少繁瑣的實驗室測試。在尖端實驗室中，AI驅動的機器人開始自主進行實驗。
這展示了AI如何顯著加速材料發現與工程創新。從設計最佳形狀的航空航天零件到控制量子實驗，AI技術使工程師和物理科學家能更快更有效地推進知識前沿。
環境與地球科學中的人工智能
環境科學及相關領域（生態學、地質學、氣候學和農業）大幅受益於AI的預測和分析能力。氣候科學家利用AI構建更精確的氣候模型和天氣預報系統。
氣候與天氣預測
深度學習模型能整合異質環境數據——從衛星影像到感測器網絡——提升複雜氣候模式和極端天氣事件的模擬。AI已應用於天氣預報，增強短期降雨或颶風預測，有時在捕捉局部模式方面優於傳統氣象模型。
災害準備
改進的預報幫助社區為自然災害做準備
- 預測準確度提升
- 早期警報系統
- 更佳資源分配
數字地球雙胞胎
虛擬氣候模擬以測試干預方案
- 政策決策指導
- 風險評估建模
- 氣候適應規劃
環境監測與保育
AI在圖像識別方面的能力被用於環境監測與保育。一個顯著應用是利用AI分析森林、海洋和野生動物棲息地的高解析度衛星和無人機影像。AI能檢測到單棵樹的森林砍伐和土地利用變化，使當局能近乎實時識別非法伐木或棲息地喪失。
精準農業
在農業中，精準農業技術利用AI提升生產力和可持續性。農民部署AI系統處理土壤感測器、氣象站和作物影像數據，優化灌溉和施肥。
- 高準確度預測作物產量
- 及早偵測害蟲爆發，及時干預
- 從葉片照片診斷植物疾病
- 優化資源使用，減少浪費
- 提供農民手機工具識別問題
水資源管理
水資源管理是AI輔助決策的另一領域。通過分析水質和用水感測器數據，AI能幫助預測乾旱或優化灌溉用水分配。即使在地質學中，研究人員也利用AI解讀地震數據以尋找地震模式或通過地球物理調查發現礦藏的微弱信號。
總之，AI為環境科學家提供了大數據的「顯微鏡」——揭示傳統方法無法察覺的地球系統洞見。這些洞見促進更佳的環境保護策略和對氣候變化、糧食安全等全球挑戰的更明智應對。
推動研究過程的AI工具
Beyond field-specific breakthroughs, AI is also streamlining the research process itself for scientists. Today, a growing suite of AI-powered tools is available to help researchers at every step of their workflow. There are AI tools dedicated to data analysis, which can automatically crunch experimental results or perform statistical analyses far quicker than manual coding. Other tools focus on literature review and knowledge synthesis: for example, AI-driven search engines can scan millions of academic papers and pull out relevant findings or even summarize papers on a given topic. This helps scientists overcome information overload by making it easier to find and digest the most pertinent publications. In fact, dozens of specialized AI research tools now exist, covering tasks from literature mapping and multi-document summarization to citation management and writing assistance. Imagine being able to ask a research question in natural language and having an AI system retrieve key points from the top 100 papers on that question – this is increasingly feasible with advanced semantic search platforms. Tools like semantic scholarly search engines use natural language processing to understand researchers’ queries and provide aggregated answers or annotated bibliographies. Some platforms (e.g. those by Semantic Scholar or Google’s AI) can even highlight contradictory findings between studies or flag potential errors. Writing assistants have emerged as well: large language models (such as ChatGPT and others) can help draft sections of a paper, translate scientific text, or suggest clearer phrasing. Researchers use these with caution – as a “sparring partner” to refine their thinking – while ensuring final writings are their own. Journal publishers and funding agencies are also exploring AI to improve their processes. For instance, AI tools are being tested for peer review support, automatically checking manuscripts for statistical errors, plagiarism, or missing citations to aid human reviewers (though human judgment remains crucial). Overall, these AI assistants save researchers time on menial tasks and enable them to focus more on creative and critical aspects of science. To illustrate the variety of AI tools now available to scientists, here are a few notable examples and applications:
AlphaFold (Biology)
應用資訊
| 開發者 | DeepMind（Alphabet 公司） |
| 支援平台 |
|
| 語言支援 | 全球可用；文件主要為英文 |
| 授權 | 免費且開源（Apache 2.0 授權） |
概覽
AlphaFold 是一款突破性的人工智能工具，徹底改變了蛋白質結構預測。由 DeepMind 開發，它利用深度學習從氨基酸序列準確預測蛋白質三維形狀——這項任務過去需要多年實驗室研究。AlphaFold 的快速預測加速了藥物發現、基因學、分子生物學及生物技術的研究，成為現代科學研究中最具影響力的創新之一。
運作原理
AlphaFold 採用先進的神經網絡，基於龐大的生物數據集訓練，能以接近實驗精度預測蛋白質摺疊模式。它在 CASP14（蛋白質結構預測關鍵評估）競賽中的突破性表現證明其超越傳統計算模型的能力。通過分析序列演化、物理約束及結構關係，AlphaFold 生成高可信度的蛋白質模型，支持廣泛的科學應用。該工具為開源，全球研究人員可本地運行預測或整合至計算流程。此外，數百萬個預計算結構可在 AlphaFold 蛋白質結構資料庫免費取得。
主要特點
從氨基酸序列預測三維蛋白質結構，精度接近實驗結果
完全開源代碼，具備可重現的流程，促進透明度與合作
與 UniProt、PDB 及 MGnify 等蛋白質資料庫無縫整合
能夠建模缺乏結構模板或同源參考的蛋白質
適用於藥物發現、基因組學、分子生物學及生物技術研究
數百萬預計算結構可於 AlphaFold 蛋白質結構資料庫免費取得
下載或存取
安裝與使用指南
造訪官方 GitHub 代碼庫，取得安裝說明及原始碼。
根據系統使用 Docker、Conda 或原生 Linux 工具設置相容環境。
依文件指示下載所需資料庫（UniRef90、MGnify、PDB70 等）。
輸入蛋白質序列，格式為 FASTA，用於結構預測。
執行 AlphaFold 流程以生成預測的三維蛋白質結構。
使用 PyMOL 或 ChimeraX 等分子視覺化工具查看輸出結果。
利用信心指標（pLDDT、PAE）評估模型可靠性及預測品質。
限制與注意事項
- 靜態預測：無法模擬蛋白質動態運動或多重構象
- 計算需求：需大量計算資源，尤其是 GPU 記憶體以達實用運行時間
- 複雜結構：對大型蛋白複合體或具柔性/無序區域蛋白質的表現下降
- 安裝複雜：安裝及資料庫設置耗時且技術要求高
常見問題
是的，AlphaFold 完全免費且開源，採用 Apache 2.0 授權，全球研究人員均可使用。
AlphaFold-Multimer 可建模部分蛋白質複合體，但準確度依交互複雜度及訓練數據而異。
強烈建議使用 GPU 以獲得實用運行時間。僅用 CPU 可行，但速度顯著較慢，且對大型蛋白質可能不可行。
數百萬預測結構可於由 EMBL-EBI 主辦的 AlphaFold 蛋白質結構資料庫免費取得。
可以，AlphaFold 支援早期藥物發現，提供精確蛋白質結構以進行目標分析、分子對接及結構基礎藥物設計。
Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)
應用資訊
| 開發商 | Exscientia |
| 平台類型 | 基於網絡的雲端平台，適用於桌面環境 |
| 語言支援 | 英語（全球可用） |
| 收費模式 | 付費企業方案（無免費方案） |
概覽
Exscientia 的 AI 藥物設計師是一個尖端平台，利用人工智能加速藥物發現。結合深度學習、分子建模及自動優化，改變研究人員識別及精煉低分子藥物候選分子的方式。該平台大幅減少傳統研發的時間、成本及風險，生成針對特定治療靶點的高品質分子結構。全球藥廠、生物科技公司及研究機構均採用此平台，簡化發現流程，加快將具影響力的藥物推向市場。
運作原理
該平台利用專有 AI 演算法，基於大量生物及化學數據集訓練，生成具增強效力、選擇性及藥代動力學特性的優化藥物候選分子。透過迭代學習週期，AI 模型提出設計、評估預測表現，並在多輪中精煉結構，減少對手動試錯實驗的依賴。
Exscientia 採用人機混合方式，讓領域專家以安全性、作用機制及疾病生物學見解引導系統，形成高效協作工作流程。多個由 Exscientia AI 設計的分子已成功進入臨床評估，展現實際應用價值。
主要功能
利用先進演算法自動生成及優化低分子藥物候選分子。
合成前全面分析效力、選擇性、ADME 及安全性特性。
自動在多個分子特性間精煉，提升候選分子品質。
無縫整合實驗數據，持續迭代設計改進。
存取與下載
入門指南
透過 Exscientia 官方網站聯絡，查詢平台存取或合作機會。
提供靶點資訊、研究目標及治療重點，指導合作方向。
Exscientia 團隊根據您的特定治療靶點配置專屬 AI 驅動工作流程。
提供可用的生物或化學數據，以提升模型準確度及預測能力。
獲取針對靶點優化的 AI 分子設計，準備進行實驗室合成與驗證。
在計算預測與實驗反饋間循環，逐步提升候選分子品質。
將表現最佳的候選分子推進至臨床前評估及臨床開發階段。
重要注意事項
- 表現依訓練數據及靶點複雜度而異
- 適合尋求合作夥伴關係的組織，而非獨立軟件使用
- 專注於多疾病領域的低分子治療藥物
常見問題
沒有。這是一個企業級雲端平台，僅透過與 Exscientia 的合作關係存取，並非獨立可下載應用程式。
不能。雖然 AI 大幅加速發現流程，但實驗驗證及臨床測試仍不可或缺。平台提升效率，但無法消除藥物開發的固有風險。
可以，較小實驗室可透過合作協議存取平台，通常非自助式使用。Exscientia 與不同規模組織建立合作夥伴關係。
該平台專注於低分子治療藥物，適用於多種疾病領域，從腫瘤學到傳染病等。
是的。多個由 Exscientia AI 設計的候選分子已成功進入臨床試驗，展現平台在推動藥物開發上的實際效用。
Large Hadron Collider Data Analysis (Physics)
應用資訊
| 開發者 | CERN（歐洲核子研究組織） |
| 支援平台 |
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| 語言支援 | 全球可用；文件主要為英文 |
| 收費模式 | 免費使用CERN開放數據工具；完整LHC計算資源僅限合作成員使用 |
概覽
大型強子對撞機（LHC）每秒產生數十億粒子碰撞事件，形成全球最大型的科學數據集之一。AI驅動工具與計算平台協助研究人員解讀龐大數據，偵測有意義的訊號、識別異常、重建粒子軌跡，並加速物理學發現。這些工具對理解希格斯玻色子、暗物質候選粒子及亞原子粒子行為等基本過程至關重要。透過將機器學習整合進物理工作流程，LHC大幅提升研究效率與精確度。
主要功能
利用神經網絡和決策樹進行先進的事件分類與粒子識別。
AI驅動過濾，區分罕見事件與背景噪音，發掘意外訊號。
與CERN的ROOT框架及全球LHC計算網格（WLCG）無縫整合，實現分散式處理。
分散式計算基礎設施，支援全球數百機構的大規模物理分析。
增強模擬能力及加速重建算法，縮短分析週期。
檢視探測器擊中、重建軌跡及能量分佈的工具，實現全面數據探索。
下載或存取
入門指南
造訪CERN開放數據門戶，下載公開的LHC數據集並探索精選合集。
設置ROOT數據分析框架，或使用CERN提供的雲端Jupyter筆記本，即刻開始。
匯入數據集，利用互動工具檢視事件元資料、探測器資訊及模擬檔案。
部署提升決策樹（BDTs）和神經網絡等機器學習模型，進行事件篩選與分類。
使用視覺化工具檢視探測器擊中、軌跡重建及能量分佈，進行詳細分析。
可在標準電腦本地運行分析，或透過分散式網格計算資源提交大規模作業以進行生產工作。
將結果與參考數據集及已發表研究進行比對，確保準確性與可重複性。
要求與限制
- 具備物理及程式設計（Python/C++）的紮實背景
- 理解機器學習與統計分析
- 熟悉ROOT框架或類似數據分析工具
- 不適合無科學訓練的初學者或一般用戶
- 標準電腦可進行基本探索
- 完整分析需使用高性能計算叢集或WLCG網格存取
- 計算密集，處理時間依數據集大小而異
- 非消費者應用程式
常見問題
是的。CERN透過CERN開放數據門戶提供經過策劃的高品質數據集，讓全球科學社群及教育者能夠存取大量LHC研究數據。
初學者可透過教育資源和教學探索開放數據，但進階分析需具備物理、程式設計及機器學習的紮實專業知識。CERN提供學習材料協助新手入門。
Python與C++為主要語言，尤其在ROOT框架中。Python適合快速原型開發及機器學習流程，C++則用於性能關鍵元件。
是的。CERN積極將機器學習整合於研究流程，包括即時觸發系統、離線重建流程及先進物理分析，這些工具均為生產級且持續開發中。
基本數據探索可在標準電腦使用雲端筆記本完成，但大規模數據的完整分析需存取高性能計算叢集或全球LHC計算網格（WLCG）。
Scite (Literature Analysis)
應用資訊
| 開發商 | Scite Inc. |
| 支援平台 |
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| 語言支援 | 全球訪問；介面主要為英文 |
| 收費模式 | 免費方案功能有限；完整功能需付費訂閱 |
什麼是 Scite？
Scite 是一個由人工智能驅動的文獻分析平台，革新了研究人員評估科學論文的方式。不同於僅計算引用次數的傳統引用指標，Scite 分析每個引用的語境，以判斷其是支持、對比還是僅提及被引用的工作。這種語境化方法讓研究人員能更精確地評估論文的可信度、影響力及科學價值。
運作原理
Scite 利用在數百萬篇科學文章上訓練的機器學習模型來分類引用意圖並提供可行見解。平台從出版商、預印本伺服器及開放存取資料庫彙整引用語句，並以直觀介面呈現。每篇論文都會獲得「智能引用」檔案，顯示其被其他研究支持、反駁或提及的次數，從而實現對科學有效性及研究影響的細緻理解。
主要功能
語境化引用分析，顯示支持、對比及提及的參考文獻
具語境引用篩選的進階搜尋，結果更精準
即時監控引用趨勢、研究影響及作者影響力
閱讀線上文章時快速評估論文並存取智能引用
與 Zotero、EndNote 及其他學術工具無縫整合
連接主要出版商及開放存取資料庫，涵蓋全面
存取 Scite
入門指南
於 Scite 網站註冊，使用免費或付費功能。
使用搜尋欄尋找感興趣的科學論文或研究主題。
查看引用檔案，了解論文在文獻中被引用的語境。
依支持、對比或提及語句篩選結果，進行針對性分析。
利用儀表板監控引用模式、作者影響力及主題發展。
新增瀏覽器擴充功能，閱讀文章時快速存取智能引用。
匯出引用數據或將 Scite 與參考文獻管理工具連接。
限制與注意事項
- 免費方案包含有限的搜尋及引用數據存取
- 部分論文若未被索引，可能缺乏語境引用數據
- 人工智能分類偶爾可能誤判引用意圖
- 無法替代對科學文獻的全面批判性評估
- 目前無獨立手機應用程式（僅支援網頁瀏覽器訪問）
常見問題
是的，Scite 提供具基本功能的免費方案。但進階功能及擴展搜尋能力需付費訂閱。
Google Scholar 主要計算引用次數，而 Scite 則分析引用語境，判斷引用是支持、反駁還是提及論文。這種語境化方法提供更深入的科學可靠性及研究有效性見解。
可以，Scite 可與 Zotero、EndNote 及其他主流學術軟件無縫整合。
Scite 涵蓋廣泛的學科及研究領域。涵蓋範圍取決於出版商及資料庫的索引情況，並持續擴展中。
目前沒有獨立手機應用程式，但 Scite 在手機瀏覽器上完全可用，支援智慧手機和平板的響應式訪問。
科學中的人機協作
上述每個例子都展示了專門的AI應用和工具如何推動科學進步。重要的是，它們也強調一點：AI是增強人類研究者，而非取代他們。最佳成果來自人類專業知識與創造力結合AI的速度和模式識別能力。
優勢
- 提出假說
- 解釋複雜結果
- 提供倫理監督
- 創造性問題解決
優勢
- 處理龐大數據集
- 識別細微模式
- 快速計算
- 處理重複任務
科學家仍然提出假說、解釋結果並提供倫理監督，而AI則作為強大助手處理數據密集型任務。
維護研究誠信
從發現新藥物和材料，到揭開宇宙奧秘和環境趨勢，AI在科學研究中的應用極為多樣且具影響力。通過自動化繁重任務和發掘細微模式，AI使研究人員能在數天內完成過去可能需數年才能達成的工作。
本質上，AI是一種變革性工具——必須謹慎使用——但負責任地應用時，它有潛力解決科學中最艱難的挑戰。AI持續融入科學研究，將引領創新新時代，突破更快、跨學科合作更廣泛，並深化我們對世界的理解，這才剛剛開始。
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