NSF注资AI，颠覆科学与工程新范式

美国国家科学基金会（NSF）正大幅增加其在人工智能领域的投资，旨在从根本上重塑科学发现和工程创新的方式。通过一系列新项目，该机构正将资源投入到旨在加速从开创性思想向具体现实世界应用转化的计划中，从而提升美国在全球AI领域的竞争优势。

这项工作的基石是“受启发加速蛋白质设计”倡议，该倡议将近3200万美元投入到利用AI创建具有精确工程特性的酶、蛋白质和材料的团队。这笔资金的到来正值关键时刻，因为近期进展，尤其是Google DeepMind的AlphaFold等工具，已极大提高了预测蛋白质结构的能力。这一转变打开了设计这些复杂分子以实现特定功能的大门，这一发展有望彻底改变新材料、药物和工业流程的创建方式，而这些曾需要数年时间开发。NSF官员欧文·詹昌达尼（Erwin Gianchandani）强调了这种协作方法的重要性，他表示NSF“很高兴能汇集工业界和学术界的专家，共同面对并克服AI驱动蛋白质设计广泛采用的障碍”。目前正在进行的项目包括开发用于生产生物基丙烯酸酯的AI工程酶（用于油漆和有机玻璃等产品），以及能够制造可回收、耐高温塑料的细菌。这些努力表明了AI驱动的蛋白质设计如何将其影响力扩展到制造、医疗保健和能源等领域。

尽管AI驱动的设计释放了新的科学潜力，但下一步关键是确保这些创新足够强大，能够在现实世界中部署。为此，NSF正为其“AI就绪测试平台”项目拨款超过200万美元的规划赠款。这些测试环境旨在通过复制现实世界中不可预测、常常混乱的条件，将AI系统推向其操作极限。这种严格的测试旨在验证和完善AI概念，为其实际应用做好准备。CISE代理助理主任艾伦·泽古拉（Ellen Zegura）强调了该项目独特地利用现有研究设施来推动AI进展，并指出升级将实现先进的AI评估，包括系统适应和从意外挑战中恢复的能力。这些测试平台涵盖了广泛的设置，包括纽约的城市规模无线网络、康奈尔大学的农业系统实验室、马里兰大学的灾害恢复中心，以及密歇根大学的自动驾驶汽车测试场。每个地点都呈现出独特的现实世界变量，为AI系统提供了在动态条件下证明其可靠性的关键机会。

除了设计和现实世界验证，NSF认识到需要可访问的工具，使研究人员能够快速将有前景的想法转化为经过全面测试的解决方案，无论其身处何地。为此，该机构正在建立一个可编程云实验室的新网络。这些设施将配备AI驱动的系统，能够管理实验的每个阶段，从初始设置到结果解释。研究人员将能够远程登录、设计实验工作流程，并实时观察其展开，系统会随着新数据的出现动态调整条件。虽然最初的重点领域将是生物技术和材料科学，但更广泛的愿景是使尖端实验大众化，为大学、初创公司乃至教育机构参与高水平研究提供机会。这种扩展的访问可以显著加速更广泛社区的AI驱动科学，特别是在AI引导药物发现等领域，其中公司已将计算机设计的药物推向临床试验。

这些相互关联项目的主要目标是赋予研究人员权力，让他们能够自由地构思更大胆的想法，更迅速地执行它们，并解决曾经被认为是无法克服的问题。通过将先进的AI能力与应用所需的工具和环境战略性地联系起来，NSF正积极确保实验室中产生的科学突破能够转化为全国范围内的行业和个人带来实质性利益。