实验室在科学数据发现研究取得重要进展

2022年春，WAMDM实验室发布2021年科学数据发现研究进展。进展提出，大规模科学装置的建设与重大科学实验的开展，使得科学研究无法完全依赖专家经验从海量数据中捕捉并研究稀有的科学现象，“AI for Science”成为学术界与工业界的研究热点。由于科学大数据与科学发现任务具有特殊性，因此将机器学习应用于科学发现时总结为任务、数据、模型三个方面的问题：科学任务转化困难、数据集成与预处理困难、模型科学性验证困难。

针对这三个挑战，实验室取得了如下个研究成果：一，提出了AI for Science研究框架。该框架阐述一种有效的智能科学发现模式，包含了在科学任务中应用机器学习的全过程，可以辅助各领域科学家进行智能科学发现研究。该框架自底向上依次为科学数据集成共享、科学发现任务转化、科学数据预处理、科学发现方法、科学发现验证5个模块。各模块相辅相成，且需依次进行。二，在GWAC天文系统上做了深入研究。地基广角相机阵(Ground-based Wide Angle Cameras, GWAC)是中国科学院国家天文台自主研发的大视场短时标光学观测设备，我们以GWAC的实际观测场景为例，以其实际产生光变曲线数据作为研究对象，以恒星耀发(Stellar Flare)这种典型的瞬变科学事件为发现目标，以所提出的研究框架为指导，利用机器学习完成科学发现任务，验证框架的有效性。