在当今科技飞速发展的时代，AI4S（AI for Science）正以其强大的数据分析和模式识别能力，引领着科研新范式的变革。AI4S 利用人工智能AI技术，如深度学习DL、强化学习等，对科学问题进行建模、预测和优化，为科学研究提供了全新的视角和方法。2024 年诺贝尔奖的颁发，无疑为 AI4S 的价值提供了有力的肯定。无论是在物理学、化学还是其他科学领域，AI4S 的应用都展现出了巨大的潜力。

科学计算如同一颗璀璨的明星，持续照亮人类探索未知的道路。我们见证了一场又一场令人惊叹的变革，从传统的以 CPU 为核心，逐步迈向以 GPU 计算为代表的加速时代，如今更是迎来了 AI4S 的新纪元。

一、CPU：科学计算的奠基者

曾经，中央处理器（CPU）是科学计算的中流砥柱。它以精确的指令执行和强大的逻辑控制能力，承担着各种复杂的计算任务。从早期的单核 CPU 开始，科学家们依靠它进行着基础的科学研究和计算。随着技术的发展，多核 CPU 的出现为科学计算带来了新的活力，能够同时处理多个任务，提高了计算效率。

然而，随着科学问题的日益复杂和数据量的爆炸式增长，CPU 逐渐显露出了它的局限性。面对庞大的计算需求，CPU 的处理速度开始显得捉襟见肘，模拟时间常常以天或周为单位，这对于追求高效的科学研究来说，无疑是一个巨大的挑战。

二、GPU：科学计算的加速引擎

就在科学计算面临困境之时，图形处理器（GPU）异军突起。最初，GPU 主要是为了满足图形渲染的需求而设计，但随着技术的不断进步，它的强大并行计算能力被逐渐发掘并应用于科学计算领域。

1991 年，S3 Graphics 推出的 “S3 86C911” 开启了 2D 图形硬件加速时代，能进行字符、基本 2D 图元和矩形的绘制；

1994 年，3DLabs 发布的 Glint300SX 成为第一颗用于 PC 的 3D 图形加速芯片，开启显卡的 3D 加速时代；

1999 年，NVIDIA 公司在发布其标志性产品 GeForce256 时，首次提出了 GPU 的概念，整合了硬件变换和光照、立方环境材质贴图和顶点混合等功能；

2001 年，微软发布 DirectX 8，引入顶点着色器和像素着色器，进入 shader 时代；

2005 年，ATI 在与微软合作的游戏主机 XBOX 360 上采用第一代统一渲染架构 Xenos；

2006 年，NVIDIA 发布 GeForce 8800 GTX，第一款采用统一渲染架构的桌面 GPU，其架构影响了日后数代产品；

2011 年 TESLA GPU 计算卡发布，标志着 NVIDIA 将正式用于计算的 GPU 产品线独立出来，GPU 在通用计算及超级计算机领域逐渐取代 CPU 成为主角。

GPU 具备众多的并行处理单元，采用 SIMD（单指令多数据）这种独特架构，从而能够同步处理多项数据。它的内存系统一般为 GDDR（全带宽双数据率）内存，有力地支撑起更高的数据传输速度。在图形渲染领域，GPU 借助图形渲染管线达成高效的图形处理效果，其中涵盖了顶点着色、图元处理、光栅化、片段着色、测试与混合等一系列步骤。从编程模型的角度来看，像 CUDA、OpenCL 等为开发者构建了便捷的并行计算接口，促使 GPU 在科学计算等诸多领域得到广泛的应用。

在科学计算从 CPU 向 GPU 过渡的过程中，我们看到了巨大的飞跃。例如，在物理模拟、气象预报等领域，GPU 能够在短时间内处理大量的计算任务，将模拟时间从原来的以天为单位缩短到以小时甚至分钟为单位。

在天体物理学中，GPU 被用于模拟宇宙中的星系演化和恒星形成。庞大的数据量和复杂的物理模型需要大量的计算资源，而 GPU 的并行处理能力可以快速地进行数值模拟，帮助科学家更好地理解宇宙的演化过程。

在医学影像处理方面，GPU 能够加速三维重建和图像分析，在短时间内处理大量的医学影像数据，医生可以更快速地获得高分辨率的图像，提高疾病诊断的准确性和效率。

在气候模拟领域，复杂的气候模型需要处理海量的数据，GPU 的并行计算能力可以大大缩短模拟时间。科学家们可以更及时地预测气候变化趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。

三、GPU 与 CPU 的比较

架构设计：

CPU 采用通用架构，包含控制单元、算术逻辑单元、缓存等部分，专为顺序串行处理而优化；GPU 采用专门针对图形处理和并行计算的架构，包含许多流处理器和专用硬件单元。

计算能力：

CPU一般用于执行流畅的日常任务，如文字处理、网页浏览等。它处理复杂任务的能力较强，精度高，适合单任务处理。GPU主要设计用于计算机图形处理，但在处理大量、重复性、并行计算任务时（如人工智能、视频游戏等）表现更为出色。GPU具有很强的并行处理能力，适合多任务计算。

能耗散热：

GPU 通常比 CPU 更加耗电和发热，因为 GPU 的处理器核心数量更多，需要更多的电力和散热系统。

价格可用性：

GPU 通常比 CPU 更昂贵，因为 GPU 的设计和制造成本较高，且供应量也比 CPU 更少。

应用场景：

CPU 通常用于处理大量的数据、执行复杂的算法、处理多任务等复杂应用；GPU 则主要用于图形和视频处理、机器学习等需要大量并行计算的应用。

总之从架构特点看，CPU 侧重于对延迟进行优化，而 GPU 则着重于带宽的优化。在并行处理能力上，GPU 能够同时运行数千乃至数百万个线程，相比之下，典型的 CPU 通常只能同时处理几十个线程。在实际的应用场景中， GPU 凭借其强大的浮点运算性能以及内存带宽，能够加速数据的处理过程以及模型的训练；在图形处理方面，GPU 依靠其专业的图形硬件与软件，可加快图形的渲染与处理速度；在科学计算领域，GPU 利用自身高速的浮点运算能力和内存带宽，能够加速科学计算的进程。例如在分子动力学模拟中，数量庞大的分子间力以及位能的计算能够很好地在多个 GPU 上并行执行，极大提升计算效率。

四、AI4S：科学计算的未来之光

随着人工智能技术的飞速发展，AI4S（AI for Science）的时代悄然来临。通过面向科学计算应用的 AI 模型，科学计算的模拟时间可以进一步缩短到以秒或分钟为单位，这简直是一场革命。

AI for Science（AI4S），即人工智能助力科学，代表着有别于以往传统科研的第五种范式。

【第1范式】Empirical Science（经验范式）：基于经验观察总结规律，不具有预测能力；

【第2范式】Theoretical Science（理论范式）：运用数学工具，对实验现象进行了描述和推演；

【第3范式】Computational Science（计算范式）：随着计算机的发明，运用计算机能力求解数学方程；

【第4范式】Data-driven Science（数据驱动范式）：运用机器学习工具，从海量实验数据中发现规律

伴随人工智能技术的迅猛发展及大规模应用，AI 正逐步成为科学研究的新型生产工具。AI4S 将会进一步激发科学研究的生产力，推动人工智能在工程领域的落地。

一方面，AI 与传统科学领域的深度融合，极大地拓宽了该领域解决问题的能力范畴。当下，AI 在生物、数学、材料、物理、基因、化学等基础科学领域均收获了众多成果与突破，并且对科学研究范式带来了深刻影响。比如，人工智能已能够预测几乎所有生物蛋白质的可能结构，这一成就被誉为人类在 21 世纪最为重要的科学突破之一，或许将开启“数字生物学”的崭新时代。

另一方面，传统科学领域的进步以及对 AI 技术的需求，加速了 AI 自身的发展。当前，产学研各方共同致力于人工智能与科学的融合，产业界专注于工具创新，开源工具以及基于开源工具产生的创新成果呈现出爆发态势，AI4S 的研究范畴也拓展至更多的基础问题领域。高校和研究院则聚焦于算法和应用，运用 AI 算法更好地将科学计算与物理模型相连接，进而引领科学与产业创新。

AI4S 利用人工智能算法对大量的科学数据进行分析和学习，能够自动发现规律和模式，为科学研究提供更加准确和高效的解决方案。在材料科学领域，AI 模型可以预测新材料的性能和结构，为材料研发提供指导；在生物学领域，它可以分析生物数据，帮助科学家更好地理解生命现象。

同时，面向科学计算的高性能训练和推理平台——超级计算中心即计算机（Supercomputer Center As A Computer）也以全新的架构进入市场。它融合了超级计算、云计算和人工智能等多种技术，为科学计算提供了强大的计算资源和智能化的服务。

五、AI4S 的关键技术

（一）机器学习算法在科学中的应用

1. 深度学习

卷积神经网络（CNN）：

在图像识别和处理方面表现出色，可应用于天文学中对天体图像的分析、生物学中对细胞图像的识别等。例如，通过对大量的星系图像进行训练，CNN 可以自动识别不同类型的星系，为天体物理学家提供更准确的分类和研究数据。

循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）：

适用于处理时间序列数据，在地球科学中可用于气候数据的预测、在生物学中用于基因序列的分析等。比如，利用 LSTM 对历史气候数据进行学习，可以预测未来的气候变化趋势。

生成对抗网络（GAN）：

能够生成逼真的数据样本，在化学领域可以用于生成新的分子结构，为药物设计提供更多的可能性。同时，在物理学中也可以用于模拟复杂的物理现象，帮助科学家更好地理解和研究。

2. 强化学习

在科学实验优化中，强化学习可以通过不断尝试不同的实验参数组合，以找到最优的实验条件。例如，在材料科学中，通过强化学习算法控制实验设备，自动调整材料合成的参数，以获得性能更好的新材料。

在科学模拟中，强化学习可以用于优化模拟过程中的决策，提高模拟的效率和准确性。比如，在流体力学模拟中，通过强化学习算法控制模拟中的边界条件和初始条件，以获得更符合实际情况的模拟结果。

3. 迁移学习

当在一个科学领域积累了大量的数据和模型后，可以将这些知识迁移到其他相关领域，加速新领域的研究进展。例如，将在生物学中训练好的蛋白质结构预测模型迁移到药物设计领域，帮助预测药物分子与蛋白质的相互作用。

对于数据稀缺的科学领域，可以利用迁移学习从其他相关领域获取知识。比如，在一些新兴的科学领域，由于数据有限，通过迁移学习从成熟领域借用模型和知识，可以快速启动研究。

（二）大数据处理与分析

1. 数据采集

传感器技术：在地球科学、生物学等领域，通过各种传感器采集大量的实时数据。例如，在环境监测中，使用传感器网络采集大气、水质、土壤等数据；在生物学实验中，使用传感器采集细胞活动、生物信号等数据。

科学仪器数据：如天文望远镜、电子显微镜、核磁共振仪等科学仪器产生的大量高分辨率数据。这些数据需要高效的数据采集和存储系统来管理。

模拟数据：科学模拟产生的大规模数据，需要有效的数据存储和管理策略。例如，在物理学模拟中，模拟宇宙大爆炸等复杂现象会产生海量的数据，需要专门的数据库和数据管理工具来处理。

2. 数据存储

分布式存储系统：如 Hadoop 和 Spark 等分布式存储框架，可以存储和管理大规模的科学数据。这些系统具有高可靠性、高扩展性和高性能的特点，能够满足科学研究中对数据存储的需求。

数据库技术：关系型数据库和非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra 等）在科学数据存储中都有广泛的应用。关系型数据库适用于结构化数据的存储和管理，非关系型数据库则适用于半结构化和非结构化数据的存储。

3. 数据清洗

异常值检测与处理：通过统计方法和机器学习算法检测数据中的异常值，并采取适当的处理方法，如删除、替换或插值等。例如，在气候数据中，检测出异常的温度值，并进行合理的修正。

数据去噪：利用信号处理技术和机器学习算法去除数据中的噪声，提高数据的质量。比如，在生物医学信号处理中，去除心电信号中的噪声，以获得更准确的心脏活动信息。

数据标准化与归一化：将不同来源的数据进行标准化和归一化处理，使它们具有相同的尺度和单位，便于后续的分析和建模。例如，在化学实验数据中，将不同实验条件下的浓度数据进行归一化处理，以便进行比较和分析。

4. 数据分析

统计分析：包括描述性统计、假设检验、回归分析等方法，用于分析科学数据的基本特征、相关性和趋势。例如，在生物学研究中，通过回归分析研究基因表达与疾病之间的关系。

机器学习数据分析：利用各种机器学习算法对科学数据进行分类、聚类、预测等分析。例如，在物理学中，通过聚类算法对天体数据进行分类，发现新的天体类型。

数据可视化：将科学数据以直观的图表、图像等形式展示出来，帮助科学家更好地理解数据。例如，在地球科学中，通过地图可视化展示气候变化的趋势和分布。

（三）高性能计算与云计算

1. 高性能计算

超级计算机：在科学研究中，超级计算机提供了强大的计算能力，可以处理大规模的科学计算任务。例如，在量子物理模拟中，需要超级计算机的高性能计算能力来求解复杂的量子力学方程。

并行计算：利用多台计算机或处理器同时进行计算，提高计算效率。在科学模拟中，通过并行计算可以加速模拟过程，缩短计算时间。例如，在气候模拟中，使用并行计算技术可以同时模拟不同地区的气候情况。

分布式计算框架：如 MPI（Message Passing Interface）和 OpenMP（Open Multi-Processing）等分布式计算框架，用于协调多台计算机或处理器之间的计算任务。这些框架可以提高计算资源的利用率，实现高效的并行计算。

2.云计算

弹性计算资源：云计算平台可以根据科学研究的需求动态调整计算资源，提供弹性的计算服务。例如，在科学项目的高峰期，可以增加计算资源以满足计算需求；在项目低谷期，可以减少计算资源以降低成本。

数据存储与管理：云计算平台提供大规模的数据存储和管理服务，方便科学家存储和访问科学数据。同时，云计算平台还提供数据备份和恢复功能，确保数据的安全性和可靠性。

协作与共享：云计算平台为科学家提供了协作和共享的环境，方便他们共同开展科学研究。例如，科学家可以在云计算平台上共享数据、代码和计算资源，提高研究效率。

（四）可视化与交互技术

1. 科学数据可视化

二维和三维可视化：通过图表、图像、动画等形式展示科学数据的二维和三维特征。例如，在地质学中，通过三维可视化展示地质构造和地层分布；在生物学中，通过二维图像展示细胞结构和蛋白质相互作用。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）可视化：利用 VR 和 AR 技术，为科学家提供沉浸式的科学数据可视化体验。例如，在天文学中，通过 VR 技术让科学家身临其境地观察宇宙天体；在医学中，通过 AR 技术辅助医生进行手术规划和操作。

可视化分析：将可视化与数据分析相结合，帮助科学家更好地理解和分析科学数据。例如，通过可视化分析工具，科学家可以对大规模的气候数据进行交互式分析，发现气候变化的规律和趋势。

2.人机交互技术

用户界面设计：设计直观、易用的用户界面，方便科学家与科学数据和模型进行交互。例如，设计简洁明了的数据分析软件界面，让科学家能够快速上手进行数据分析。

交互设备：如触摸屏、手势识别设备、语音识别设备等，为科学家提供更加自然和便捷的交互方式。例如，在科学实验室中，使用手势识别设备控制实验设备，提高实验效率。
 

协作交互：支持多人协作的交互技术，方便科学家之间进行交流和合作。例如，通过在线协作平台，科学家可以共同分析和讨论科学数据，分享研究成果。

六、AI4S 推动科学计算的应用场景

材料科学领域：

2023 年，劳伦斯伯克利国家实验室携手 Google DeepMind 共同打造了 A-Lab，这是一个将机器人技术与 AI 完美融合的新材料发现系统，能够在极少人为干预的情况下迅速探寻新材料。

在实际测试中，A-Lab 成功合成了 58 种预测材料中的 41 种，达成了 71%的高成功率。基于 AI 设计出的软材料外骨骼，具备轻便灵活的特性，能够依据外部刺激进行形变，适应性极强。在康复医疗、老年护理以及军事等领域，这些材料能够显著提升患者和士兵的行动能力与效率。AI 借助深度学习与大数据分析，对材料性能进行实时监测和优化。

未来，随着 AI 技术的不断突破，科学家们将能够更加迅速地发现和测试新材料，有力推动技术创新，例如轻质合金、高效太阳能电池以及速度更快的晶体管等。AI 必将加速新材料的开发与应用进程。

生物医学领域：

2024 年诺贝尔化学奖揭晓，其中一半奖项授予David Baker，以表彰其在计算蛋白质设计方面的卓越贡献；另一半则共同授予英国科学家Demis Hassabis和John M. Jumper，以表彰其在蛋白质结构预测方面的贡献。

David Baker担任华盛顿大学蛋白质设计研究所所长，首次运用生成式人工智能成功从头设计出全新抗体，这有望使 AI 从头设计蛋白进军抗体药物市场。德米斯和约翰均来自因 AlphaGo 而声名远扬的谷歌旗下 DeepMind，该团队研发的 AlphaFold 系列在蛋白质结构预测及相关变革性研究中具有里程碑意义。

制药领域：

AI 的应用极大地提高了药物研发的效率和精准度，改变了传统药物研发周期长、成本高的局面。在靶点发现及验证阶段，AI 运用自然语言处理（NLP）和知识图谱技术，从海量数据中挖掘创新性药物靶点，有效避免了人为偏见和遗漏。

在候选化合物发现阶段，AI 通过虚拟筛选和端到端的化合物生成，利用深度学习模型快速筛选并优化化合物，从苗头化合物逐步推进至先导化合物，再到临床前候选化合物。

AI 通过生成对抗网络GAN和强化学习，基于靶点生成新颖的药物分子，快速进入临床前开发环节，减少了传统筛选所需的时间和成本。AI 技术通过预测候选药物的 ADMET 属性（吸收、分布、代谢、排泄及毒性），优化药物设计，提高研发成功率。例如，AlphaFold2 成功预测了大部分人类蛋白质结构，极大地缩短了新药研发周期。AI 设计的类病毒蛋白质也提升了基因疗法的效果。

七、“大模型：AI4S 腾飞的强劲羽翼”

在当今科技飞速发展的时代，AI4S（AI for Science）正逐渐成为推动科学进步的重要力量。而大模型的出现，犹如为 AI4S 插上了强劲的羽翼，使其能够在科学的天空中飞得更高、更远。

1.大模型为 AI4S 带来强大的数据处理能力

科学研究往往涉及大量的数据，从天文观测到生物实验，从材料分析到地球科学，数据的规模和复杂性不断挑战着传统的数据处理方法。大模型凭借其庞大的参数规模和强大的计算能力，可以高效地处理这些大规模数据集。例如，在天文学领域，大模型可以快速分析来自望远镜的海量图像数据，自动识别天体、分类星系，为天文学家提供更准确的研究基础。在生物学中，大模型能够处理基因测序数据，挖掘其中的关键信息，帮助研究人员更好地理解基因的功能和疾病的机制。

2.大模型助力 AI4S 实现更精准的模型构建与优化

科学模型的构建是科学研究的核心任务之一。大模型可以作为基础模型，为 AI4S 提供丰富的预训练知识和强大的表示能力。科学家们可以利用大模型的这些优势，构建更准确、更高效的科学模型。例如，在物理学中，大模型可以通过学习大量的物理理论和实验数据，为构建物理模型提供自然语言描述，帮助科学家更好地理解和解释物理现象。同时，大模型还可以与科学模型进行联合训练，利用其优化算法不断调整科学模型的参数和结构，提高模型的性能。在机器学习驱动的科学研究中，大模型可以作为优化器，优化科学模型的损失函数，使其在预测和解释科学现象方面更加准确和可靠。

3.大模型推动 AI4S 在科学发现与创新方面取得突破

科学发现和创新是科学研究的最终目标。大模型可以通过对大量科学数据的学习和分析，生成新的科学假设，为科学家提供新的研究思路和方向。在生物学领域，大模型可以分析基因数据和疾病数据，发现潜在的疾病机制和治疗靶点，为药物研发和精准医疗提供新的可能性。在物理学中，大模型可以探索新的物理现象和理论，推动基础科学的发展。此外，大模型还可以促进不同科学领域之间的交叉融合，打破学科边界，推动跨学科研究。例如，在生物医学领域，大模型可以结合生物学、医学、计算机科学等多个学科的知识，为解决复杂的医学问题提供新的方法和途径。

4. 大模型为 AI4S 在教育与科普领域发挥重要作用

5. 科学教育和科普是提高公众科学素养的重要手段

大模型可以作为教育工具，为 AI4S 科学教育提供新的方法和资源。它可以生成科学问题的解答、解释科学现象、提供实验设计的建议等，帮助学生更好地理解科学概念和原理。在在线教育平台中，大模型可以作为智能辅导老师，为学生提供个性化的学习支持。

大模型还可以用于科学普及，将复杂的科学知识以通俗易懂的方式呈现给公众。通过生成科普文章、视频脚本、漫画等科普内容，大模型可以帮助科学家和科普工作者更好地传播科学知识，提高公众对科学的兴趣和认识。

大模型与 AI4S 的紧密结合为科学研究和创新带来了前所未有的机遇。大模型就像 AI4S 腾飞的强劲羽翼，助力科学在各个领域不断突破和发展。随着技术的不断进步，我们有理由相信，大模型将在 AI4S 中发挥更加重要的作用，为人类的科学事业做出更大的贡献。

八、AI4S 的技术发展趋势

多模态数据融合：

科学研究中往往涉及多种类型的数据，如文本、图像、数值等。未来，AI4S 将更加注重多模态数据的融合，通过整合不同类型的数据，提高模型的准确性和泛化能力。例如，在生物学研究中，可以结合基因序列数据、蛋白质结构数据和生物图像数据，更全面地理解生命现象。

可解释性人工智能：

随着 AI4S 在科学研究中的应用越来越广泛，对模型的可解释性要求也越来越高。科学家们需要了解模型是如何做出决策的，以便更好地理解科学现象和验证结果的可靠性。未来，将发展出更多具有可解释性的人工智能算法，使 AI4S 的结果更加易于理解和信任。

自动化实验设计：

AI4S 不仅可以用于数据分析和预测，还可以用于实验设计。通过学习已有的实验数据和科学知识，AI4S 可以自动设计出更高效、更有针对性的实验方案，减少实验的盲目性和成本。如在化学实验中，AI4S 可以根据目标分子的结构和性质，自动设计合成路线和实验条件。

分布式计算与协作：

科学研究往往需要处理大量的数据和复杂的计算任务。未来，AI4S 将更加注重分布式计算和协作，通过整合多台计算机的计算资源，提高计算效率和处理能力。科学家们可以通过协作平台，共享数据和模型，共同推动科学研究的进展。

九、科学计算的未来展望

从 CPU 起步，历经 GPU 的崛起，再到 AI4S 的出现，科学计算实现了惊人的跨越。回顾这段发展轨迹，我们能够明确地感受到技术的持续演进为科学研究与创新带来了前所未有的契机。

CPU 曾作为传统的计算核心，从单核迈向多核的进程为科学计算筑牢了根基。而 GPU 的登场则为科学计算注入了强劲动力，其卓越的并行计算能力在图形处理、机器学习以及科学计算等诸多领域起到了关键作用。AI4S 的问世，更是将科学计算推向了全新的高度，借助人工智能与科学领域的深度融合，极大地拓宽了科学研究解决问题的能力范畴。

展望未来，科学计算的发展趋向充满了无尽的可能。

伴随技术的不断进步，硬件设备的性能必将持续提升。超级计算机的持续发展将继续为科学计算赋予强大的计算能力，使科学家能够应对更为复杂的问题。例如，量子计算的发展有望在未来为科学计算带来颠覆性的变革，

其次人工智能与科学计算的融合会愈发深入。AI4S 将在更多的科学领域彰显重要价值，不但在材料科学、生物医学以及制药等领域实现突破，还将在其他领域如气候科学、能源科学等展现出巨大的潜力。通过不断优化和创新人工智能算法，科学家们能够更迅速地发掘新的科学规律，加快科技创新的步伐。

此外，数据驱动的科学计算将成为未来的关键趋势。随着大数据时代的来临，科学研究将越发依赖海量的数据。通过对大数据的分析与挖掘，科学家们能够发现新的现象和规律，为科学创新提供有力支撑。同时，数据可视化和交互技术的发展将使科学计算的结果更加直观、易于理解，促进科学家之间的交流与合作。

在推动科技创新和解决重大科学问题方面，科学计算拥有巨大的潜力。在气候变化研究中，科学计算能够通过模拟地球气候系统，预测未来气候变化趋势，为制定应对气候变化的政策提供科学依据；在能源科学领域，科学计算助力科学家设计更加高效的能源转换和存储技术，推动可持续能源的发展；在生命科学领域，科学计算能够加速药物研发进程，为人类健康带来福祉。

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