Science年度十大科学研究公布:韦伯望远镜当选,AIGC陪跑!
终于,2022年度科学杂志的最大奖项公布!
12月16日,science官网重磅发布了「2022年度科学十大突破」,其中韦伯望远镜摘得桂冠,并刊登在最新一期封面上。
Science杂志给出的获奖理由是:
由于其建造和发射的技术壮举以及探索宇宙的巨大前景,詹姆斯韦伯望远镜被评为Science杂志2022年度科学突破。
此外,包括AIGC、NASA成功撞击小行星、云南大学创制多年生稻等在过去的一年里科学界的重大成就也纷纷入选。
接下来一起来回顾一下过去一年里的这些重磅研究。
年度突破—韦伯望远镜
7月12日,NASA发布的首批韦伯空间望远镜的全彩深空图像,让人类第一次通过JWST的「宇宙之眼」窥见了深空宇宙的奥秘。
但韦伯望远镜的意义远不止如此,引用科学杂志的话说,「韦伯望远镜将彻底改变人类对宇宙的看法」。
NASA表示,韦伯望远镜将继续突破天文观测的极限,这次深空图像的发布只是开始。
韦伯望远镜比哈勃更大更精密,能让我们看到可观测宇宙更早期的图像,也为我们发现更多的系外行星提供了更多可能性。
NASA工程师Scott Friedman表示,只要韦伯望远镜一直保持工作,它将为人类提供一个从未窥见过的早期宇宙。
从第一代恒星和星系中捕捉到的光,描绘出它们从气体和尘埃云中诞生到超新星死亡的更多演化细节,我们将看到最早的星系是如何相互作用和成长的。
从艺术到数学,AIGC强势出圈
艺术家Jason Allen的获奖作品Théâtre D’opéra Spatial,由AIGC创作
AIGC在2022年可谓是大放异彩,从Dall-E到AlphaFold,从Stable Diffusion到ChatGPT,许多过去只属于人类的创造性作品都可以通过AI做到。
从OpenAI的Dall·E 2开始,掀起了文本-图像生成的热潮。
紧接着Meta、Google等巨头也开始推出自家的产品,争相招兵买马。
此外,机器学习也在科学、数学和编程领域展现了它的创造力。
《科学》杂志的2021年度突破奖表彰了根据氨基酸构建模块的序列预测蛋白质3D结构的AlphaFold2。
今年Deepmind发布的AlphaTensor、AlphaCode更是在矩阵乘法和编程比赛中展现了强大的能力。
正如科学杂志评论所说的那样:
毫无疑问,未来人类使用这些工具就像我们过去接受织布机、照相机等发明那样。
云南大学多年生水稻—PR23
世界上主要的粮食作物如水稻、小麦、玉米,每次收获都必须重新种植。
这对农民来说是一项繁重的工作,并且可能导致土壤侵蚀等环境问题。
而多年生谷物可以减轻负担,但培育寿命长、产量高的植物一直是一个挑战。
今年,云南大学胡凤益团队宣布已经成功培育出了能够连续多年生长的水稻 PR23。
每年收获两季,种植一次可连续免耕收获3-4年,平均每季产量高达6.8吨/公顷。
团队还表示PR23已在中国和非洲一些国家推广,2021年种植面积已超过15553公顷。
以上是Science年度十大科学研究公布:韦伯望远镜当选,AIGC陪跑!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

大规模语言模型(LLMs)在许多重要任务中展现出了引人注目的能力,包括自然语言理解、语言生成和复杂推理,并对社会产生了深远的影响。然而,这些出色的能力却需要大量的训练资源(如左图所示)和较长的推理时间(如右图所示)。因此,研究人员需要开发有效的技术手段来解决它们的效率问题。此外,从图的右侧还可以看出,一些高效的LLMs(LanguageModels)如Mistral-7B,已经成功应用于LLMs的设计和部署中。这些高效的LLMs在保持与LLaMA1-33B相近的准确性的同时,能够大大减少推理内存

3纳米制程,性能超越H100!最近,据外媒DigiTimes爆料,英伟达正在开发下一代GPU,代号为「Blackwell」的B100据称,作为面向人工智能(AI)和高性能计算(HPC)应用的产品,B100将采用台积电的3nm工艺制程,以及更为复杂的多芯片模块(MCM)设计,并将于2024年第四季度现身。对于垄断了人工智能GPU市场80%以上份额的英伟达来说,则可以借着B100趁热打铁,在这波AI部署的热潮中进一步狙击AMD、英特尔等挑战者。根据英伟达的估计,到2027年,该领域的产值预计将达到约

多模态大模型最全综述来了!由微软7位华人研究员撰写,足足119页——它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发,全面总结了五个具体研究主题:视觉理解视觉生成统一视觉模型LLM加持的多模态大模型多模态agent并重点关注到一个现象:多模态基础模型已经从专用走向通用。Ps.这也是为什么论文开头作者就直接画了一个哆啦A梦的形象。谁适合阅读这份综述(报告)?用微软的原话来说:只要你有兴趣学习多模态基础模型的基础知识和最新进展,无论你是专业研究员还是在校学生,这个内容都非常适合你一起来

近年来,多模态学习受到重视,特别是文本 - 图像合成和图像 - 文本对比学习两个方向。一些 AI 模型因在创意图像生成、编辑方面的应用引起了公众的广泛关注,例如 OpenAI 先后推出的文本图像模型 DALL・E 和 DALL-E 2,以及英伟达的 GauGAN 和 GauGAN2。谷歌也不甘落后,在 5 月底发布了自己的文本到图像模型 Imagen,看起来进一步拓展了字幕条件(caption-conditional)图像生成的边界。仅仅给出一个场景的描述,Imagen 就能生成高质量、高分辨率

科学家们的目标是发现能够准确描述实验数据的有意义的公式。自然现象的数学模型可以根据领域知识手动创建,或者也可以使用机器学习算法从大型数据集自动创建。学界已经研究了表示相关先验知识与相关函数模型合并的问题,认为寻找与一般逻辑公理先验知识一致的模型,是一个悬而未决的问题。IBM研究团队以及三星AI团队的研究人员开发了一种方法「AI-Descartes」,通过将逻辑推理与符号回归相结合,能够从公理知识和实验数据中对自然现象模型进行原则性推导。该研究以「Combiningdataandtheoryfor

推荐适合地理信息科学专业学生用的电脑1.推荐2.地理信息科学专业学生需要处理大量的地理数据和进行复杂的地理信息分析,因此需要一台性能较强的电脑。一台配置高的电脑可以提供更快的处理速度和更大的存储空间,能够更好地满足专业需求。3.推荐选择一台配备高性能处理器和大容量内存的电脑,这样可以提高数据处理和分析的效率。此外,选择一台具备较大存储空间和高分辨率显示屏的电脑也能更好地展示地理数据和结果。另外,考虑到地理信息科学专业学生可能需要进行地理信息系统(GIS)软件的开发和编程,选择一台支持较好的图形处

图像到视频生成(I2V)任务是计算机视觉领域的一项挑战,旨在将静态图像转化为动态视频。这个任务的难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息,同时保持图像内容的真实性和视觉上的连贯性。现有的I2V方法通常需要复杂的模型架构和大量的训练数据来实现这一目标。近期,快手主导的一项新研究成果《I2V-Adapter:AGeneralImage-to-VideoAdapterforVideoDiffusionModels》发布。该研究引入了一种创新的图像到视频转换方法,提出了一种轻量级适配器模块,即I

两位获得2022年玻尔兹曼奖的科学家已经公布,这个奖项由IUPAP统计物理委员会(C3)设立,旨在表彰在统计物理学领域取得杰出成就的研究者。获奖者必须是之前没有获得过玻尔兹曼奖或诺贝尔奖的科学家。这个奖项始于1975年,每三年颁发一次,以纪念统计物理学的奠基人路德维希·玻尔兹曼DeepakDharistheoriginalstatement.获奖理由:表彰DeepakDharistheoriginalstatement.对统计物理学领域作出的开创性贡献,包括自组织临界模型的精确解、界面生长、无序
