大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于科技期刊人工智能研究现状的问题，于是小编就整理了3个相关介绍科技期刊人工智能研究现状的解答，让我们一起看看吧。
从光子学材料的创新角度研发智能器件对实现新一代绿色、快速和安全的AI技术至关重要。这个方向的研究内容包括：
1）光学智能感知材料，利用材料的光学记忆效应研发模拟人类感知功能的智能器件；
2）全光学习材料，研发高速度高准确率的光衍射神经网络，实现不耗电能的机器学习；
3）柔性光刻材料，瞄准未来碳基器件的超精细加工技术；
4）光学致动材料，达到从光信号到机械信号的高效多维可控的智能转换；
5）智能新能源材料，用于微型光电转换器件、高效储能器件和冷却器件。
目前人工智能纳米光子学中心已建成了世界顶尖水平的材料实验室，已购置了项目相关的喷涂机、手套箱、太阳光模拟器、量子效率测试仪、电化学工作站、拉曼光谱仪、方阻仪和紫外可见光谱仪等。
进入21世纪以后，人类科学技术进入了人工智能领域，人工智能的最大、最先受益的是电子元器件、电子芯片的高端原材料，高端原材料需求会猛增，价格会持续爆涨，看看智能无人驾驶汽车和锂电池汽车的发展，受益最大的也是锂电池原材，雅克站上了风口，多重大题材共振。
人工智能（ArtificialIntelligence, AI）近年来在化学领域的应用取得了巨大的发展。尤其自2015年以来，与 AI 相关的化学出版物数量大幅增长。
美国化学文摘社的Zachary J. Baum等人分析了跨学科研究的趋势，还对期刊和专利出版物进行了专题分析，以说明AI与某些化学研究主题的关联，并对各种化学学科的著名出版物进行评估和介绍，以突出新兴的AI相关的使用案例。最后，本文还量化了与AI相关的化学研究中不同种类的研究对象的出版物数量，进一步详细说明了人工智能在生命科学和分析化学中的普及程度。
每次基础科研有了突破后，都会有人问这项成果的应用价值在哪里。科学史上的著名案例是法拉第当初发现电磁感应后，英国财政大臣问法拉第：“你发现这些东西很有趣，但是，它能有什么用呢？”当然，现代人都知道基于电磁感应原理发出来的电有什么用了。
那位英国财政大臣长期被当作笑柄，但我觉得这其实是人之常情，科学研究除了满足人们探索未知世界的好奇心外，其实际应用价值也是重要一方面。
回到题目中说的AlphaGo这个人工智能，它在围棋中打败了所有的人类高手，但显然对这个世界上的绝大部分人来说，不需要它陪我们下围棋。它的价值在于，用于下围棋的相关算法，也可用于别的领域。现在离AlphaGo诞生还没多久，就有了在有机化学合成领域的应用消息。
德国明斯特大学（Westfälische Wilhelms-Universität, Münster）等机构研究人员3月底在英国《自然》（Nature）上发表论文，说通过使用与AlphaGo类似的算法，大幅提升了有机化学中逆向合成分析的效率。逆向合成是指给出一个想要的目标化合物，将其分子分解成基本单元，再来尝试如何能合成这种化合物。过去，化学家都是在试管里慢慢试，近些年来有电脑帮忙，速度快了一点，但这项新研究说，利用与AlphaGo类似的深度神经网络和蒙特卡洛树搜索，可将速度提升到现有速度的30倍。
无独有偶，在另一份国际权威学术刊物《科学》（Science）上，2月份也刊登了一篇用人工智能技术来预测有机化学反应结果的论文。这项研究的一个亮点是，作者单位不仅有普林斯顿大学（Princeton University）这样的高校，还有默克集团（Merck）的一个子公司，说明已经从纯研究进入了产业界。
现代社会中很多物品都源于化学合成，随着AlphaGo这样的人工智能被应用到相关领域，会产生更多具有新性能的材料。也许将来我们身上穿的衣服、手里拿的手机，这些日常生活中离不开的东西，都是源于人工智能帮助下的化学合成工艺呢。
到此，以上就是小编对于科技期刊人工智能研究现状的问题就介绍到这了，希望介绍关于科技期刊人工智能研究现状的3点解答对大家有用。
