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。從更快速設計新藥、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，各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。這一趨勢在文獻中表現明顯：提及「人工智能」的學術論文數量從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AI
在生物醫學領域，AI推動了研究與醫療實踐的重大進展。AI系統透過醫學影像、基因組數據和病患資訊，以驚人的準確度檢測疾病，提升診斷與治療。深度學習演算法能分析X光或MRI掃描，較傳統方法更早識別癌症或神經疾病等細微徵兆。
預測分析
預測病患結果與疾病進展，支持臨床決策
- 整合龐大醫療數據集
- 提供可行的臨床見解
- 支持早期介入
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式神經網絡在內的AI模型，更快速設計新藥分子並重新利用現有藥物。
自此突破以來，許多生技公司啟動了AI驅動的藥物計畫，有些在早期試驗中報告成功率遠高於傳統方法。AI透過快速篩選化學庫並預測分子在體內的行為，加速了有潛力療法的發現。
基因學與分子生物學
基因學與分子生物學領域也發生革命性變革。AI系統能篩選龐大基因組數據，尋找與疾病或特徵相關的模式，支持精準醫療的新興領域。
AlphaFold的深度學習模型能在數小時內以原子級精度決定蛋白質結構，這項任務過去需科學家多年繁複實驗。
— DeepMind的AlphaFold成就
最具代表性的突破是DeepMind的AlphaFold，該AI系統破解了長達50年的「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。此成就被譽為提前數十年解決生物學重大難題，徹底改變結構生物學，並透過開放資料庫提供數百萬個預測蛋白質結構。
有了這些洞見，生物學家能更好理解蛋白質功能與交互，助力酵素工程到疫苗設計。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子，促進更快速且有根據的科學發現。
物理科學與工程中的AI
在涵蓋物理、化學、天文與工程的物理科學領域，AI對處理現代實驗產生的龐大數據集不可或缺。大型物理專案尤其依賴AI從海量數據中提取有意義的訊號。
粒子物理與數據分析
CERN的大型強子對撞機（LHC）產生數拍字節的粒子碰撞數據；機器學習過濾這些數據洪流，偵測罕見事件（如新亞原子粒子），這些事件幾乎無法靠人工分析發現。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讀流數據，實驗流程將「崩潰」。
材料科學與工程
材料科學與工程研究人員利用AI模型模擬新材料特性並指導實驗設計，加速新合金、高分子與奈米材料的開發。科技公司運用深度學習，比傳統試錯法更快發現先進電池與半導體材料。
天文學與宇宙探索
天文學因AI能力而轉型。天文學家利用神經網絡分析望遠鏡影像與時間序列數據，協助識別重力波、超新星與系外行星等現象。
人工分析
- 耗時的人工審查
- 人類觀察者可能錯過細微模式
- 受限於注意力持續時間
- 處理大型數據集需數年
自動偵測
- 快速模式識別
- 辨識細微宇宙訊號
- 持續處理龐大數據集
- 數日或數週內完成發現
一個引人注目的案例是AI演算法分析NASA開普勒資料時，發現先前遺漏的系外行星，完成環繞恆星Kepler-90的八行星系統。後來，名為ExoMiner的強化神經網絡一次驗證了開普勒資料庫中301顆新系外行星，表現優於人類專家辨別真實行星與假訊號。這些成功展示AI如何透過快速篩選龐大數據集加速宇宙發現。
同樣地，在氣候相關的地球觀測中，AI協助處理衛星影像，快速偵測野火等事件，或高效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角色同樣令人印象深刻。機器學習模型用於預測化學反應結果與設計更有效催化劑，減少繁複的實驗室測試。在尖端實驗室中，AI驅動的機器人已開始自主執行實驗。
這展現AI如何大幅加速材料發現與工程創新。從設計最佳形狀的航空零件到控制量子實驗，AI技術使工程師與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AI
環境科學及相關領域（生態學、地質學、氣候學與農業）大幅受益於AI的預測與分析能力。氣候科學家利用AI建立更精確的氣候模型與天氣預報系統。
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——提升複雜氣候模式與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上優於傳統氣象模型。
災害準備
改進預報幫助社區準備自然災害
- 預測準確度提升
- 早期警報系統
- 更佳資源分配
數位地球雙生
虛擬氣候模擬以測試干預方案
- 政策決策指引
- 風險評估模型
- 氣候適應規劃
環境監測與保育
AI在影像識別上的強大能力被用於環境監測與保育。一個顯著應用是利用AI分析高解析度衛星與無人機影像，監控森林、海洋與野生動物棲息地。AI能偵測砍伐與土地利用變化，精確到單棵樹，讓主管機關幾乎即時識別非法伐木或棲地喪失。
精準農業
在農業中，精準農耕技術利用AI提升生產力與永續性。農民部署AI系統，處理土壤感測器、氣象站與作物影像數據，優化灌溉與施肥。
- 高準確度預測作物產量
- 及早偵測害蟲爆發以便及時介入
- 從葉片照片診斷植物疾病
- 優化資源使用並減少浪費
- 提供農民手機工具以識別問題
水資源管理
水資源管理是AI協助決策的另一領域。透過分析水質與用水感測器數據，AI能預測乾旱或優化灌溉水分配。即使在地質學中，研究人員也應用AI解讀地震數據以尋找地震模式，或透過地球物理調查發現礦藏中微妙訊號。
總之，AI為環境科學家提供了大數據的「顯微鏡」——揭示傳統方法難以察覺的地球系統洞見。這些洞見促進更佳的環境保護策略與對氣候變遷、糧食安全等全球挑戰的更明智回應。
推動研究流程的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 | 免費且開放原始碼（Apache 2.0 授權） |
概述
AlphaFold 是一款突破性的 AI 工具，徹底改變了蛋白質結構預測。由 DeepMind 開發，利用深度學習從胺基酸序列準確預測蛋白質三維形狀——這項任務過去需耗費多年實驗室研究。AlphaFold 的快速預測加速了藥物開發、基因學、分子生物學與生物技術的研究，成為現代科學研究中最具影響力的創新之一。
運作原理
AlphaFold 採用經過大量生物數據訓練的先進神經網路，以接近實驗精度預測蛋白質摺疊模式。其在 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。透過分析序列演化、物理限制與結構關係，AlphaFold 產生高信心的蛋白質模型，支援廣泛科學應用。此工具為開放原始碼，全球研究人員可在本地執行預測或整合至計算流程。此外，數百萬預先計算的結構免費提供於 AlphaFold 蛋白質結構資料庫。
主要特色
從胺基酸序列預測蛋白質三維結構，精度接近實驗結果
完全開放原始碼，具備可重現的流程，促進透明與合作
無縫整合 UniProt、PDB 與 MGnify 等蛋白質資料庫
能建模缺乏結構模板或同源參考的蛋白質
適用於藥物開發、基因組學、分子生物學與生物技術研究
數百萬預先計算結構免費提供於 AlphaFold 蛋白質結構資料庫
下載或存取
安裝與使用指南
造訪官方 GitHub 程式庫，取得安裝說明與原始碼。
根據系統使用 Docker、Conda 或原生 Linux 工具設置相容環境。
依文件指示下載必要資料庫（UniRef90、MGnify、PDB70 等）。
以 FASTA 格式輸入蛋白質序列進行結構預測。
執行 AlphaFold 流程以產生預測的蛋白質三維結構。
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）評估模型可靠性與預測品質。
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較差
- 安裝複雜：安裝與資料庫設置耗時且技術要求高
常見問題
是的，AlphaFold 完全免費且採用 Apache 2.0 授權，全球研究人員皆可使用。
AlphaFold-Multimer 可建模部分蛋白質複合體，但準確度依交互複雜度與訓練資料而異。
強烈建議使用 GPU 以達實用運行時間。僅用 CPU 可行，但速度顯著較慢，且大型蛋白質可能無法處理。
數百萬預測結構可於 EMBL-EBI 主辦的 AlphaFold 蛋白質結構資料庫免費取得。
可以，AlphaFold 支援早期藥物開發，提供精確蛋白質結構以利目標分析、分子對接與結構導向藥物設計。
Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)
應用資訊
| 開發者 | Exscientia |
| 平台類型 | 基於網頁的桌面雲端平台 |
| 語言支援 | 英文（全球可用） |
| 收費模式 | 付費企業方案（無免費方案） |
概述
Exscientia 的 AI 藥物設計師是一個尖端平台，利用人工智慧加速藥物研發。結合深度學習、分子建模與自動化優化，改變研究人員識別與精煉低分子藥物候選分子的方式。該平台大幅降低傳統研發的時間、成本與風險，生成針對特定治療目標量身打造的高品質分子結構。全球藥廠、生技公司及研究機構皆採用此平台，簡化發現流程並加速將具影響力的藥物推向市場。
運作原理
平台利用專有 AI 演算法，基於大量生物與化學資料訓練，生成具備增強效力、選擇性及藥代動力學特性的優化藥物候選分子。透過迭代學習循環，AI 模型提出設計、評估預測表現並多輪精煉結構，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，打造高效協作工作流程。多款由 Exscientia AI 設計的分子已成功進入臨床評估，展現實務價值。
主要功能
利用先進演算法自動生成與優化低分子藥物候選分子。
合成前全面分析效力、選擇性、ADME 及安全性特徵。
自動調整多項分子特性以提升候選分子品質。
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 官方網站聯繫，詢問平台存取或合作機會。
提供目標資訊、研究目標及治療重點領域以指導合作方向。
Exscientia 團隊將依您的特定治療目標配置專屬 AI 驅動工作流程。
提供可用的生物或化學資料以提升模型準確度與預測能力。
取得針對目標優化的 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與臨床開發階段。
重要注意事項
- 效能依訓練資料與目標複雜度而異
- 適合尋求合作夥伴關係的組織，而非獨立軟體使用
- 專注於多種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，並非獨立可下載的應用程式。
不能。雖然 AI 大幅加速發現流程，但實驗驗證與臨床測試仍不可或缺。平台提升效率，但無法消除藥物開發固有風險。
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 與各種規模組織建立合作夥伴關係。
平台專注於低分子治療藥物，適用於多種疾病領域，從腫瘤學到感染性疾病等。
是的。多款由 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益。
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，產生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發現。這些工具對理解希格斯玻色子、暗物質候選者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
利用神經網絡與決策樹進行先進事件分類與粒子識別。
AI 驅動過濾，區分罕見事件與背景雜訊，發掘意外訊號。
與 CERN ROOT 框架及全球 LHC 計算網格（WLCG）無縫整合，支援分散式處理。
分散式運算基礎設施，支援全球數百機構的大規模物理分析。
強化模擬能力與加速重建演算法，縮短分析週期。
檢視探測器擊中、重建軌跡與能量分布的工具，提供完整數據探索。
下載或存取
入門指南
造訪 CERN 開放數據入口網站，下載公開的 LHC 數據集並探索精選資料集。
設定 ROOT 數據分析框架，或使用 CERN 提供的雲端 Jupyter 筆記本，立即開始使用。
匯入數據集，利用互動工具檢視事件元資料、探測器資訊與模擬檔案。
部署提升決策樹（BDTs）與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、軌跡重建與能量分布，進行詳細分析。
可在標準電腦本地執行分析，或透過分散式網格計算資源提交大規模工作。
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。
需求與限制
- 具備物理與程式設計（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使用者
- 標準電腦可進行基本探索
- 完整分析需 HPC 叢集或 WLCG 網格存取
- 運算密集，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 開放數據入口網站 提供精選且高品質的數據集，讓全球科學社群與教育者能取得大量 LHC 研究數據。
初學者可透過教育資源與教學探索開放數據，但進階分析需具備物理、程式設計與機器學習的專業知識。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 適合快速原型與機器學習流程，C++ 用於效能關鍵元件。
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、離線重建流程與先進物理分析。這些工具具備生產等級並持續開發中。
基本數據探索可在標準電腦使用雲端筆記本完成，但大規模數據完整分析需存取高效能運算叢集或全球 LHC 計算網格（WLCG）。
Scite (Literature Analysis)
應用資訊
| 開發者 | Scite 公司 |
| 支援平台 |
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| 語言支援 | 全球使用；介面主要為英文 |
| 收費模式 | 免費方案功能有限；完整使用需付費訂閱 |
什麼是 Scite？
Scite 是一個由 AI 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。不同於僅計算引用數的傳統指標，Scite 分析每則引用的語境，以判斷其是支持、對比或僅提及被引用的工作。這種語境化方法讓研究者能更精確地評估論文的可信度、影響力與科學價值。
運作原理
Scite 利用訓練於數百萬篇科學文章的機器學習模型，分類引用意圖並提供可行見解。平台整合來自出版商、預印本伺服器及開放存取資料庫的引用語句，並以直覺介面呈現。每篇論文都有「智慧引用」檔案，顯示其被支持、反駁或提及的次數，讓使用者能細緻理解科學有效性與研究影響。
主要功能
語境化引用分析，顯示支持、對比及提及的引用
進階搜尋搭配語境引用篩選，精準呈現結果
即時監控引用趨勢、研究影響與作者影響力
線上閱讀時快速評估論文並存取智慧引用
與 Zotero、EndNote 及其他學術工具無縫整合
連結主要出版商與開放存取資料庫，涵蓋全面
存取 Scite
快速入門
於 Scite 網站註冊，使用免費或付費功能。
利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，了解論文在文獻中的引用語境。
依支持、對比或提及語句篩選結果，進行目標分析。
利用儀表板監控引用模式、作者影響力及主題發展。
安裝擴充功能，線上閱讀時快速存取智慧引用。
匯出引用資料或將 Scite 連結至參考文獻管理工具。
限制與注意事項
- 免費方案包含有限的搜尋與引用資料存取
- 部分論文若尚未被索引，可能缺乏語境引用資料
- AI 分類偶爾可能誤判引用意圖
- 無法取代對科學文獻的全面批判性評估
- 目前無獨立行動應用程式（僅支援網頁瀏覽器存取）
常見問題
是的，Scite 提供具基本功能的免費方案。但進階功能與擴充搜尋能力需付費訂閱。
Google Scholar 主要計算引用數，而 Scite 則分析引用語境，判斷引用是支持、反駁或提及論文。此語境化方法提供更深入的科學可靠性與研究有效性洞見。
可以，Scite 可無縫整合包括 Zotero、EndNote 及其他學術軟體的參考文獻管理工具。
Scite 涵蓋廣泛的學科與研究領域。涵蓋範圍依出版商與資料庫索引而定，並持續擴展中。
目前無獨立行動應用程式，但 Scite 在行動瀏覽器上完全可用，提供智慧型手機和平板的響應式存取。
科學中的人機協作
上述範例展示了專業AI應用與工具如何推動科學進步。重要的是，它們也強調一點：AI是輔助人類研究者，而非取代他們。最佳成果來自人類專業知識與創意結合AI的速度與模式識別能力。
優勢
- 提出假說
- 解讀複雜結果
- 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
- 執行重複性任務
科學家仍負責提出假說、解讀結果與倫理監督，AI則作為強大助手處理大量數據任務。
維護研究誠信
從發現新藥與新材料，到解開宇宙奧秘與環境趨勢，AI在科學研究中的應用多元且深遠。透過自動化繁重任務與揭示細微模式，AI使研究人員能在數日內完成過去可能需數年才能達成的工作。
本質上，AI是一項變革性工具——必須謹慎使用——但若負責任地應用，具備解決科學最艱難挑戰的潛力。AI持續融入科學研究，將引領創新新時代，突破更快、跨領域合作更廣，並深化我們對世界的理解，遠超我們目前想像。
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