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2025 年下一代科学计算生态系统研讨会报告：利用社区、软件和人工智能实现跨学科团队科学

Created by
  • Haebom

作者

Lois Curfman McInnes、Dorian Arnold、Prasanna Balaprakash、Mike Bernhardt、Beth Cerny、Anshu Dubey、Roscoe Giles、Denice Ward Hood、Mary Ann Leung、Vanessa Lopez-Marrero、Paul Messina、Olivia B. Newton、Chris Oehmen、Stefan M. Wild、Jim Willenbring、Lou Woodley、Tony Baylis、David E. Bernholdt、Chris Camano、Johannah Cohoon、Charles Ferenbaugh、Stephen M. Fiore、Sandra Gesing、Diego Gomez-Zara、James Howison、Tanzima Islam、David Kepczynski、Charles Lively、Harshitha Menon、Bronson Messer、Marieme Ngom、Umesh Paliath、Michael E. Papka、Irene Qualters、Elaine M. Raybourn、Katherine Riley、Paulina Rodriguez、Damian Rouson、Michelle Schwalbe、Sudip K. Seal、Ozge Surer、Valerie Taylor、吴令飞

大纲

本报告总结了2025年研讨会“下一代科学计算生态系统：利用社区、软件和人工智能促进跨学科团队科学发展”的见解。该报告提出了一个通过社会技术协同设计构建的敏捷而强大的生态系统，旨在应对高性能计算 (HPC)、人工智能和科学软件相互作用所带来的紧迫挑战。它将人工智能、高性能计算和软件领域的进步与跨学科协作、教育和人才培养的新模式相结合。主要建议包括：构建模块化、值得信赖的人工智能驱动的科学软件系统；支持科研团队将人工智能系统集成到其工作流程中，同时保持人类的创造力、信任和科学严谨性；以及建立与技术变革同步的创新培训体系。

Takeaways, Limitations

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我们提出了下一代科学计算生态系统的愿景，该生态系统整合了人工智能、软件、硬件和人类专业知识，以加速科学发现、扩大可及性、增强劳动力能力并促进科学进步。
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我们建议通过社会技术共同设计构建一个敏捷而强大的生态系统，以应对 HPC、AI 和科学软件领域的紧迫挑战。
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我们提出了一些关键建议，包括构建模块化、可靠的人工智能科学软件系统、支持人工智能系统的工作流程集成以及构建创新的培训流程。
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我们提出的试点项目重点是构建混合 AI/HPC 基础设施、跨学科协作和教育、负责任的 AI 指南以及公私合作伙伴关系原型。
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虽然没有说明具体的Limitations，但所提出的方法和建议的实际实施和有效性可能需要进一步的研究和验证。
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