在科学研究的广阔领域中，复杂问题的求解往往耗时费力，而人工智能(AI)的崛起正为这一过程带来革命性变化。季水望博士，作为德克萨斯A&M大学计算机科学与工程系的杰出教授，以及科学与工程人工智能领域(AI4Science)的权威专家，正引领着利用AI技术加速科学问题解决的新风尚。

近期，季水望博士携手德克萨斯农工大学的研究团队，在《机器学习基础与趋势》杂志上发表了一篇重要论文。该论文由15所大学的60多位学者共同撰写，内容丰富，超过500页，全面阐述了AI4Science的广泛应用与显著优势。论文特别指出，人工智能在求解复杂方程方面展现出巨大潜力，可广泛应用于药物研发、材料设计、电池材料及催化剂设计等多个科学和工程领域。以薛定谔方程为例，AI技术的引入极大提高了求解效率与准确性。

“自然科学旨在从多维度理解世界，这涉及量子、原子和连续体三大系统，其基本规律均由微分方程描述。”季教授解释道，“然而，随着系统规模的扩大，方程的复杂性急剧增加，传统求解方法难以应对。”正是基于这一挑战，人工智能成为破解难题的关键。通过AI技术，研究人员能够在极短时间内分析大型系统，这是传统方法难以企及的。

季教授进一步表示：“我们正借助人工智能的力量，深化对科学的认知，并设计出更为高效的工程系统。”作为德克萨斯农工大学科学与工程人工智能研究(RAISE)计划的负责人，他领导的团队汇聚了85多名教职员工，共同致力于推动AI领域的跨学科合作与创新。

“我对基础科学充满探索欲，因为它通过统一的基本原理和控制方程，为众多科学和工程领域提供了理论支撑。”季教授的话语中透露出对科学研究的无限热情。

更多信息： Xuan Zhang 等，《量子、原子和连续系统科学中的人工智能：机器学习的基础与趋势》(2025)。