AI破解科學難題：加速新藥與材料研發的革命性突破

傳統科學研究往往需要耗費數年時間才能解決複雜問題，如今透過人工智慧技術，這個過程只需短短時間就能完成。德州農工大學電腦科學與工程系教授、AI4Science領域權威專家紀水旺博士，正率領團隊運用AI技術大幅加速科學問題的求解速度。

紀博士與德州農工大學研究團隊近期在《機器學習基礎與趨勢》期刊發表一篇重要論文，系統性闡述AI4Science的應用與優勢。這份集結15所大學、超過60位學者心血的合作論文，厚達500多頁，完整記錄如何運用AI推動科學研究進展。

論文特別強調AI在求解複雜方程式方面的關鍵作用，這些技術可廣泛應用於各科學與工程領域。例如著名的薛丁格方程式，透過AI求解不僅能提升效率，更大幅提高準確度，對藥物開發、材料設計、電池材料和催化劑研發等領域帶來革命性影響。

「自然科學的終極目標是理解不同時空尺度下的世界運作，主要可分為量子、原子和連續系統三大類。」身兼校長傑出學者與總統影響力研究員的紀教授解釋：「這些系統的基本原理都受微分方程式支配，但隨著系統規模擴大，方程式的複雜度會急遽上升。」

以小規模系統為例，薛丁格方程式尚能解析求解，例如分析兩個電子間的動力學。然而當粒子數量增加，方程式複雜度將呈指數成長，使傳統方法對實際應用規模的系統完全束手無策。

匯入AI技術後，研究人員能在極短時間內有效分析大規模系統。紀教授指出：「我們運用AI加速科學認知，並設計更優異的工程系統。」他同時擔任德州農工大學「人工智慧科學工程研究計畫」(RAISE)主任，該計畫匯集校內85位以上教授，積極推動AI領域的跨領域合作。

「基礎科學之所以吸引我，在於它能驅動眾多科技領域的發展，這些領域共享相同的基本原理與控制方程式。」紀教授分享他的研究動機時如此表示。

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