>> 華泰證券-電子行業(yè)專題研究-AI for Science：科學探索的新范式-230517
| 上傳日期： |
2023/5/17 |
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| 格式： |
pdf 共13頁 |
來源： |
華泰證券 |
| 評級： |
增持 |
作者： |
黃樂平,張皓怡 |
| 行業(yè)名稱： |
電子 |
| 下載權(quán)限： |
此報告為加密報告 |
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AI助力量子、核聚變、材料研發(fā)等前沿技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展
AI for Science是指以機器學習、深度學習等人工智能技術(shù)分析處理多維度、多模態(tài)、多場景下的模擬和真實數(shù)據(jù)，解決復雜推演計算問題，加快基礎(chǔ)科學和應用科學的發(fā)現(xiàn)、驗證、應用，打造下一代科學范式。AI for Science作為人工智能工程化應用落地的重要路徑，是筑基中國智能經(jīng)濟底座的關(guān)鍵組成部分。其在Micro-Science領(lǐng)域的應用主要包括生物制藥、材料研發(fā)和前沿物理方向。自2018年DeepMind提出AlphaFold模型，我們看到在其他重點科學技術(shù)領(lǐng)域上突破包括：1）量子，AI技術(shù)優(yōu)化量子系統(tǒng)軟硬件設(shè)計，提升量子計算、量子通信、量子精測測算等應用的效率與準確性；2）核聚變，通過AI深度強化學習精準調(diào)控核聚變控制過程，降低開發(fā)周期；3）材料科學，AI大模型廣泛應用于材料理化性質(zhì)預測、結(jié)構(gòu)篩選、建模仿真等層面，加快新材料的研發(fā)速度和效率。
AI+量子：優(yōu)化系統(tǒng)軟硬件設(shè)計，提升量子技術(shù)應用的效率與準確性
據(jù)WFE數(shù)據(jù)，2022年全球?qū)α孔蛹夹g(shù)研發(fā)的投資總額達355億美元。AI技術(shù)對量子系統(tǒng)的優(yōu)化包括采用不同的監(jiān)督和無監(jiān)督學習算法解決量子多體問題、重建高維量子系統(tǒng)的密度矩陣、促進自校準量子傳感器的發(fā)展等。從具體應用劃分來看，1）量子計算方面，AI可用于優(yōu)化量子計算的硬件和軟件算法設(shè)計；2）量子通信方面，AI可用于訓練生成量子通信協(xié)議；3）量子精密測量方面，AI可用于提高基于金剛石量子精密測量技術(shù)的納米核磁共振二維譜探測效率。2020年10月，清華大學交叉信息研究院鄧東靈研究組與北京大學張億研究組合作，首次把強化機器學習的方法引入到量子編譯中，實現(xiàn)了優(yōu)化量子編譯線路的普適算法，大幅優(yōu)化現(xiàn)有編譯方案。
AI+核聚變：精準調(diào)控核聚變控制過程，有效降低開發(fā)周期
托克馬克裝置的控制過程具有非線性、實時變化、多變量等特點，不僅需要大量的工程、設(shè)計和專業(yè)知識，同時還要進行復雜的平衡估計來實時計算調(diào)控的電流。傳統(tǒng)的計算機模型和模擬方式不一定能夠優(yōu)化該過程，精確性也無法保障。而通過強化學習設(shè)計的磁性控制器，可自主學習設(shè)計整個控制線圈的電流，既可以滿足苛刻的物理操作約束條件，也能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的輸出控制，減少了磁約束控制器的開發(fā)周期。2022年2月16日，人工智能公司DeepMind和瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的研究團隊，通過與托卡馬克模擬器的互動學習生成控制策略，直接在硬件上運行，不僅實現(xiàn)對等離子體平衡的基本品質(zhì)的精確控制，同樣具備復雜配置能力。
AI+材料科學：逆向設(shè)計是AI助力材料研發(fā)創(chuàng)新的主要范式
新材料“發(fā)現(xiàn)/設(shè)計-開發(fā)-制造-應用”完整周期需耗費10-20年時間，存在較大的應用和投資風險。借助AI大模型，研究人員根據(jù)所需性能逆向推導目標材料的組成成分、結(jié)構(gòu)和流程工藝的逆向設(shè)計方式已經(jīng)成為AI助力材料研發(fā)創(chuàng)新的主要范式。此外，機器學習強大的預測性能，在材料科學各層面已有廣泛應用，例如：1）高效材料特性預測的代用模型開發(fā)；2）使用變異自動編碼器VAE和生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN的生成性材料設(shè)計；3）通過將實驗設(shè)計算法與自動機器人平臺結(jié)合，實現(xiàn)自主材料合成；4）深度學習用于原子尺度材料成像數(shù)據(jù)的精確表征。美國企業(yè)QuesTek（未上市），Citrine（未上市）以及國內(nèi)的深勢科技（未上市）、鴻之微科技（未上市）、機數(shù)科技（未上市）、邁高材云科技（未上市）等在該領(lǐng)域均已有布局。
風險提示：AI及技術(shù)落地不及預期；本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內(nèi)容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。
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