AAAI2025教程前瞻：多模态基础模型助力化学、材料和生物学科学发现

AI资讯
1

AAAI2025教程前瞻：探讨如何利用多模态基础模型赋能化学、材料和生物学等领域的科学发现，并着重分析了现存挑战与未来机遇。

原文标题：【AAAI2025教程】面向科学发现的多模态基础模型：在化学、材料和生物学中的应用

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

文章预览了AAAI2025会议上关于“面向科学发现的多模态基础模型”的教程。该教程聚焦于如何利用近年来大热的基础模型来解决科学领域的复杂问题，尤其是在化学、材料和生物学等领域。文章点明了基础模型在处理视觉-语言任务方面的优势，并强调了其在科学探索中的巨大潜力。教程将深入探讨使用基础模型解决科学问题所面临的的挑战，包括应用边界的确定、可衡量评估指标的建立，以及如何有效利用科学领域中存在的各种异构多模态数据。通过回答这些关键问题，该教程旨在为研究者提供利用基础模型进行科学发现的指导。

怜星夜思：

1、文章提到了利用基础模型解决科学问题的边界尚不明确，你认为目前基础模型在科学领域应用的最大限制是什么？是数据质量、模型泛化能力还是领域知识的融合？
2、文章提到需要建立可衡量的评估指标，你认为对于利用基础模型进行科学发现，什么样的评估指标是有效且具有代表性的？如何避免唯指标论？
3、文章提到了科学领域中存在异构多模态数据，你认为如何有效地利用这些数据，例如将文本描述、图像数据和实验数据融合起来，以提升模型的科学发现能力？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        利用基础模型解决科学任务的探索才刚刚开始。


基础模型在解决许多视觉-语言任务中已经变得非常流行，然而，利用基础模型解决科学任务的探索才刚刚开始。由于基础模型的综合功能以及现实中科学问题的复杂性，这一领域蕴藏着巨大的机遇。将这两者结合起来，揭示了基础模型在科学领域的巨大潜力。然而，挑战依然存在。例如，使用基础模型解决科学问题的边界是什么？哪些任务具有可衡量的评估指标？我们如何利用科学领域中的异构多模态数据？在本教程中，我们将详细回答这些问题。
关键词： 人工智能，机器学习，深度学习，大语言模型，科学发现，物理学，化学，生物学，材料，药物发现，材料发现，图表示学习，多模态学习，多智能体。
https://chao1224.github.io/aaai25_fm4science_tutorial


关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号，背靠清华大学大数据研究中心，分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识，努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。



图片
图片1080×564 45.8 KB


新浪微博：@数据派THU

微信视频号：数据派THU

今日头条：数据派THU


2

我觉得关键是结合实际应用的场景和目标来设计评估指标。例如，如果目标是加速材料发现，那么评估指标就应该包括发现新材料的速度、新材料的性能优劣等等。纯粹追求高准确率可能意义不大，因为真正有价值的是找到能够实际应用的新材料。

3

有效的评估指标应该能反映模型在解决实际科学问题上的能力，比如预测的准确性、发现新知识的效率等。避免唯指标论的关键在于，不能只关注指标本身，更要关注模型背后的科学逻辑和解释性。即使指标很高，但如果模型无法解释或与现有科学理论不符，那也可能存在问题。

4

可以使用多模态融合技术，例如注意力机制、跨模态Transformer等，让模型能够同时学习不同模态数据之间的关联。关键在于如何设计合适的融合策略，让模型能够充分利用不同模态数据的信息，而不是简单地将它们拼接在一起。

5

可能是模型泛化能力吧？现在的模型在特定数据集上表现很好，但换一个稍微不同的数据集效果就可能大打折扣。科学研究很多时候都需要处理新的、未知的场景，模型的泛化能力不足会限制其应用。

6

我觉得可以借鉴人类科学研究的思路。科学家在进行研究时，会综合考虑文献资料（文本）、实验结果（数据）和观测图像（图像）。因此，可以设计模型来模拟人类科学家的研究流程，让模型能够像科学家一样进行多模态信息的整合和推理。

7

数据质量肯定也是一个重要因素。科学数据往往存在噪声、不完整或者偏差的情况，这些都会影响模型的训练效果。高质量的数据是基础，没有好的数据，再强大的模型也难以发挥作用。

8

可以考虑利用图神经网络来表示不同模态数据之间的关系。将不同模态的数据表示为图中的节点，然后利用边来表示它们之间的关联。通过图神经网络的学习，可以挖掘出隐藏在多模态数据中的深层信息。

9

我认为最大的限制是领域知识的融合。基础模型擅长处理通用模式，但科学领域往往需要深入的专业知识。如何有效地将领域专家的知识融入模型，让模型能够理解和推理复杂的科学概念，是一个很大的挑战。

10

我觉得可以考虑结合定性和定量的评估方式。定量指标可以衡量模型的性能，定性评估可以考察模型的推理过程和结果是否合理。例如，在药物发现中，除了考察模型的预测准确率，还可以邀请领域专家评估模型提出的候选药物的合理性和潜力。