前沿科学支撑社会前进，但许多高校课题组也面临知识传承的问题。

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封面新闻获悉，四川大学原子与分子物理研究所（下简称“研究所”）通过当下最为火热的生成式人工智能技术，与成都途咪智慧视频技术有限公司利用自有数据进行训练，从而压缩研发时间，打造属于自己学科的“私脑”。

四川大学原子与分子物理研究所的研究员马建毅介绍，老师们经常面临学生基础不同、兴趣不同、上手困难等问题，“有些问题涉及知识领域会比较深，可能一个硕士生或博士生花费很长时间才梳理出头绪。但当他们毕业后，接手的学生就会出现断层，又要花很多时间重复之前的工作。以往通过数据库和文件库只起到了存储及检索功能，无法承载整套的解决方案和逻辑体系。”

另一方面，从个人层面很难掌握所有细分学科门类知识，经常会出现重复研究和重复创新的问题，想真实创新就需要借助新的技术路径进行探索。

以化学领域为例，目前累计已知各类反应可能有数亿条，而一般人一辈子能够熟悉1万条就十分出色了。但是现在借助AI，就可以比较轻松达到个人研究的极限。

针对以上问题，成都途咪智慧视频技术有限公司提供的AI模型，通过多模态识别、生成及强记忆推理能力，在通过训练学习和测试后，有望建立起知识“私脑”，有助于实验室科研能力的传承发展、校内和校际的知识传承和融合，有助于形成团结合作的研究范式。

据悉，研究所根据自身积累梳理出知识关系逻辑的图谱，相关合作方构建出一个针对实验室所研究问题的15亿参数AI小模型。

比如学生询问什么是“输运参数计算”，系统除了概念基础回答，还会给出相应链接获取数据，提供实验运行环境“沙箱”辅助实验。成都途咪智慧视频技术有限公司CTO吕磊表示，这套平台通过前期数据训练和后期使用会越来越智能。

研究所私脑与其他模型相比，最具价值的就是数据，即研究所积累的各类前沿科研数据，不仅代表着私脑的智慧度，还代表着川大科研实力。

封面新闻了解到，依托四川大学燃烧动力学中心，目前通过这套AI系统已经成功打通了燃烧化学数据库（CCData），包含燃料热力学参数、动力学参数、输运参数、点火特性、层流火焰速度、燃烧物种浓度、热物性等数据。为我国燃烧仿真模拟提供可优化且可以持续发展的数据抽取及分析汇总，为我国发动机领域核心技术研发提供AI能力。

当下，研究所“AI私脑”正抓紧推进“热非平衡问题”领域建设。“作为物理学中典型的复杂系统问题，热非平衡问题涉及众多的科学问题和技术问题，比如发动机推进过程就涉及热非平衡问题。如何在不同尺度之间做平滑关联，这些问题可能需要很多人持续研究，但利用AI有望能够有效积累研发能力和实现有意义的合作。”马建毅表示。

未来高校之间研究合作、学科乃至项目研发能力评价的重要趋势，会发展为“AI知识模型”的竞争与融合，这些“私脑模型”作为知识积累和传承的载体，可以和学子互动学习、辅助科研，也将衍生出新的研究方向，推动科技进步。

封面新闻记者 尚志