适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（张璐璐）
人工智能实验（A，BP）
人工智能实验（A*，BP）实验一A*算法一、实验目的：
熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验原理：
A算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的实际代价以及从节点n*到达目标节点的估价代价。
三、实验内容：
1参考A算法核心代码，以8数码问题为例实现A算法的求解程序（编程语言不限），要求设计两种不同的估价函数。
估价函数1:代价函数为扩展的层数,启发函数为数码中不在位的数字的个数。
估价函数2：代价函数位扩展的层数，启发函数为由当前状态当目标状态所有节点需要移动的次数，即曼哈顿距离。
2在求解8数码问题的A*算法程序中，设置相同的初始状态和目标状态，针对不同的估价函数，求得问题的解，并比较它们对搜索算法性能的影响，包括扩展节点数、生成节点数等。
算法流程图:
算法思路定义一个h(n)=f(n)+g(n),即定义一个代价函数和启发函数,代价函数这里取其探索的层数,启发函数为不在位的数码数码。
f(n):探索的层数
g(n):不在位的数码个数。
从初始结点开始，扩展可能的节点，并从可能节点中选取代价最小的节点进行下一步的扩展。
#获取给定数码的坐标defget_loc(num,_arr):#返回给定节点的坐标点_arr=np.array(_arr).reshape(3,3)foriinrange(len(_arr)):forjinrange(len(_arr[i])):ifnum==_arr[i][j]:#找到值所在的位置并返回returni,j#定义启发函数(1.以不在位的数量值为启发函数进行度量,2.初始状态和最终状态的节点曼哈顿距离,3.宽度优先启发为0)defval(arr,arr_final,method=0):ifmethod==1:#曼哈顿距离_arr=np.array(arr).reshape(3,3)_arr_final=np.array(arr_final).reshape(3,3)total=0foriinrange(len(_arr)):forjinrange(len(_arr[i])):m,n=get_loc(_arr[i][j],arr_final)#找到给定值的横坐标和纵坐标total+=np.abs(i-m)+np.abs(j-n)#计算所有节点的曼哈顿距离之和returntotalifmethod==2:#宽度优先return0#不在位数量total=[]foriinrange(len(arr)):#计算list中对不上的数量,0除外ifarr[i]!=0:total.append(arr[i]-arr_final[i])returnlen(total)-total.count(0)#定义一个函数用来执行,矩阵的变换工作,即移动"0"，这里以0来代替空格的移动defarr_swap(arr,destnation,flag=False):ifflag:#如果flag为true那么直接修改矩阵z_pos=arr.argmin()#获得0的位置tmp=arr[destnation]#和要修改的位置进行交换arr[destnation]=arr[z_pos]arr[z_pos]=tmpreturnlist(arr)#返回结果#如果flag为false,不修改传入的矩阵,而返回一个修改后的副本_arr=np.array(arr.copy())#创建副本z_pos=_arr.argmin()#获得0的位置tmp=_arr[destnation]#交换位置_arr[destnation]=_arr[z_pos]_arr[z_pos]=tmpreturnlist(_arr)#返回副本#定义节点类，用来记录节点之间的信息和方便后续的路径查找classnode:par=Nonevalue=-1arr=Nonestep=0def__init__(self,p,val,a,s):#根据传入的值初始化节点self.par=pself.step=sself.value=valself.arr=np.array(a)#定义向上移动的函数defup(self,ss):#定义节点中"0"向上为一个函数,ifnp.array(self.arr).argmin()-3>=0:#当能够向上移动时，返回向上移动后的节点#返回后的节点，计算启发值，更新数组，并将新节点的值父节点设置为调用函数的节点tmp=np.array(self.arr).argmin()-3ar=arr_swap(self.arr,tmp)v=val(ar,arr_final,ss)v+=self.step+1new_node=node(p=self,val=v,a=ar,s=self.step+1)returnnew_node#返回生成的子节点else:returnNone#同理定义向下，向左和向右的函数不赘述，若要完整代码去翻到最后的GitHub上下载即可。检查是否要扩展的节点已经生成，或者还没生成
#定义函数用来判断，一个节点是否在生成的表中defin_open(t,openl):foriinopenl:ifall(i.arr==t.arr):#如果找到了arr相同的节点ift.value