美国发起“创意使命联盟” 10年内科研生产力翻一番

当前，人工智能正处于从“生成内容”到“生成科学发现”的关键十字路口。面对日益激烈的全球科技竞争，单纯依靠单一机构或传统科研模式显然无法满足一个国家对创新速度的需求。基于此，美国能源部（DOE）于2月9日正式启动创世任务联盟（GMC）。它是一个公私合作组织，旨在利用人工智能整合多种资源，加速科学发现，加强国家安全，确保美国在能源和新兴技术领域的领导地位。 （来源：创世使命联盟）除此之外，能源部还有更广泛的“创世使命”。这项任务的核心是利用能源部的17个国家实验室、超级计算机和海量数据集来构建全球最强大的科学人工智能平台，融合私营企业的建模能力和学术界的创新智慧，使美国研究生产力在10年内翻一番，迎来科学发现的“自主”时代。将人工智能想象成一个“超级大脑”，它将分散的数据岛屿连接到大陆，使科学家能够更快地穿越未探索的领域。这就是GMC所追求的愿景。背景和形成 GMC的起源可以追溯到特朗普政府发布的两项重要行政命令。第一个是2025年1月的“消除美国在人工智能领域领导地位的障碍”，旨在消除人工智能发展的监管和资源障碍。然后，2025 年 11 月“创世任务”的启动正式确定了这一国家举措，指示能源部领导层建立一个连接超级计算机、实验室设施、人工智能系统、和专有数据集，以加速科学发现、推进能源创新并增强全球竞争力。 （来源：美国白宫）在这些命令的推动下，美国能源部将于 2025 年底启动创世纪任务，通用汽车启动 C。到目前为止，美国能源部已与 24 家公司签署了谅解备忘录（MOU），其中包括亚马逊、谷歌、微软、NVIDIA 和 OpenAI 等科技巨头。其中一些已经在开展与能源部和国家实验室相关的合作项目，还有一些表示有兴趣参与该计划。未来，GMC将与合作伙伴共同探索人工智能在核能、网络建模、材料科学、国家安全等领域的应用。这一成立的背景反映了人工智能技术快速发展的时代需求。近年来，大规模语言模型和人工智能代理的出现引起了人们的高度关注。人工智能处理复杂任务的潜力得到了充分发挥，而全球技术竞争的大趋势则进一步凸显了国家层面协调的重要性。从GMC 的使命开始到联盟的成立仅仅过去了几个月的时间。它就像美国政府资源和私人创新之间的一座桥梁。这有望缩短研究成果的转化周期，让美国应对能源转型和技术前沿的挑战。组织结构和管理 为了消除政府采购和行政审批的传统障碍，GMC 旨在实现敏捷性和协作，该联盟将由美国能源部支持的创新中心 TechWerx 进行管理。具体工作已外包给著名的独立非营利性科研机构RTI International。这种管理模式不同于传统的官僚结构。作为一个在“创新中心”中，TechWerx将在结构化合作框架——合作伙伴中介协议（PIA）下运营GMC，这将使能源部能够以更快、更灵活的方式与非传统国防承包商（初创企业、大学、非营利组织等）建立联系，从而避免繁琐的行政流程。 TechWerx 总监 Adam Critch 表示，此次合作旨在“重塑研究的方式”。目标是通过集成部署加速关键领域的进步。 RTI战略客户总监Amy Volkens进一步解释说，这种伙伴关系将作为单一协调接入点，降低企业和机构参与国家重大挑战的门槛，并促进技术从实验室到现实世界解决方案的转变。美国能源部科学副部长兼创世纪任务主任达里奥·吉尔 (Darío Gil) 强调：“创世纪任务n 联盟代表着应对科学挑战的大胆一步……我们正在与政府、行业和学术界合作，打造强大的创新引擎。值得注意的是，在就任政府之前。“不，达里奥·吉尔曾在IBM长期担任高级副总裁和高级研究负责人，是量子计算和混合云领域的领导者。图|达里奥·吉尔（来源：DOE）此外，GMC的核心组织包括成员主导的工作组、结构化协会和协作中心。这种结构确保了GMC充当“单点协调访问”平台，成员可以在其中共享计算能力、数据和设备其运作机制包括年度会员会议、研讨会和技术演示，旨在促进网络和知识共享，会员可以通过贡献计算资源、人工智能代币或经验来参与。联盟的整体能力。目标和使命 GMC 的主要目标是加速人工智能驱动的科学发现、加强国家安全并确保美国在能源和新兴技术领域的领导地位。它包含10多年来的定量指标，涵盖先进制造、生物技术、材料科学、核能、量子信息科学和半导体等战略领域，并将在12个月内使美国的研究生产力翻一番。任务细节重点是建立“美国的科学和安全平台”，整合联邦数据集来训练基于人工智能的模型，并创建人工智能代理来自动化调查过程。这是通过分析数据来完成的，就像给了科学家一个“智能助手”，可以实时预测结果，加快从假设到证明的周期。 2026 年 2 月 12 日，DOE 宣布了 26 项科学技术挑战。这些主题已被选为问题国家重要性，也将作为创意使命联盟的“参与证书”。具体来说，从能源转型的角度来看，GMC计划通过使用机器学习来模拟量子系统并实时优化配电，从而缩短核电站设计周期并优化电网规划。在材料和制造方面，为了加速材料发现，完成从研究进展到商业化的跨越，GMC利用人工智能整合历史数据并预测新材料的性能。自动重复实验降低了失败率。当前量子和核能领域的挑战在于发现量子算法、挖掘和利用历史核数据以及防止核材料扩散。为了实现这些或目标，人工智能具有分析大数据集、模拟量子行为、提高核安全和效率的优势，从而为建立现代化核设施奠定了基础。从生物技术的角度来看，人工智能有望为机器人系统提供动力，自动完成生物实验，最终将这种劳动密集型任务转变为“无人驾驶”模式，并扩展生物技术。 （来源：AI 生成） 主要举措和工作组 为了实现上述目标和使命，GMC 围绕四个核心技术方向成立了工作组。这些工作组由成员驱动，重点关注技术优先事项，采用“共同创造”模式来解决关键问题并促进关键举措的具体实施。一是人工智能模型的开发和验证。除了通用语言模型外，GMC还希望鼓励能源、材料和国家安全等领域的垂直人工智能模型的发展。该工作组将使用高保真数据训练来确保所生成的科学假设的可靠性通过人工智能，以及科学用例中严格的模型验证和可靠性问题。专注于解决。二是数据整合和标准。数据是人工智能的燃料，但科学数据常常令人困惑和孤立。该工作组将统一数据格式、制定元数据标准并解决数据治理和合规性方面的安全挑战。这将促进能源部实验室、工业界和学术界之间的数据共享。接下来是 nube 中的高性能计算和基础设施，它们构成了硬件的基础。此次合作计划将超级计算资源与美国科学云整合，以支持人工智能驱动的大规模科学研究并实现实时协作。同时，工作组将考虑“联邦数据共享”机制，即机构之间的人工智能，而不损害原始数据的隐私。模型训练。最后，还有机器人技术和自动化。实现t之间的闭环“干实验室”（计算）和“湿实验室”（实验），联盟将在实验室内设计和实施机器人系统。这意味着未来的实验室将能够大幅减少人工操作带来的瓶颈，实现实验验证和高通量定量的自动化，使科学验证能够跟上人工智能生成假设的速度。成员和协会 GMC 的成员非常多元化。自启动以来，已有数十家联邦和行业合作伙伴参与其中，包括政府机构、国家实验室、私营公司、学术机构和各种其他实体。这也是美国创新生态系统的一个缩影。目前，据GMC官网介绍，该联盟拥有开放的会员体系，非会员也可以订阅电子邮件并回复资金请求。您可以期望享受包括获得计算能力、数据和EQ在内的好处设备、共享资源等等。合作模式强调“单点协同接入”，鼓励公私合作。与欧盟人工智能联盟等同类国际组织相比，GMC的独特优势在于庞大的数据资源和DOE的国家实验室网络，提供了强大的融合功能。潜在影响、挑战和前景 GMC 的影响是显而易见的。与传统的国家实验室模式相比，GMC更注重跨境协作和数据共享。预计这将加速美国的能源转型，增强其技术竞争力，并通过降低基础设施运营成本进一步造福国家。数据显示，到2030年，人工智能预计将使科学研究效率提高50%以上，促进可持续发展和经济增长。但这个史无前例的人工智能政府联盟也面临着挑战不容忽视。对人工智能和数据安全的偏见等道德问题很常见。它还指资源配置的公平性，包括机构中小企业是否可以参与。此外，技术瓶颈、数据隐私标准、知识产权分配等问题未来也可能逐渐显现。从全球来看，在人工智能从“生成内容”走向“生成科学发现”的时代，以GMC为代表的“国家公私协作人工智能科学平台”模式正在迅速普及。例如，欧盟将在2025-2026年通过EuroHPC联盟建设大规模“人工智能工厂”，深度连接人工智能超级计算、数据湖和工业模型。英国成立人工智能安全研究所（AISI）、日本力推“登月”计划、加拿​​大扩大CIFAR人工智能主席体系，背后都有着相同的逻辑。个体正规机构和传统的科学研究模式不再能够操作人工智能。当今时代的科学发现需要，要求各国协调政产学研机构的资源，集中资源解决重要问题。未来，全球科学人工智能的竞争将不仅是各国之间模型参数和计算能力的竞争，还将是生态协同和资源整合能力的竞争。这一模式预计将在更多国家被模仿或本地化，从而引发一场人工智能驱动的科学革命。 “新基建”惠及日常生活。参考来源：https://www.genesiMissionconsortium.org/https://www.energy.gov/articles/energy-Department-launches-genesis-mission-consortium-accelerate-ai-driven-scientific https://www.rti.org/news/doe-genesis-mission-consortium-techwerx
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