AI 让海量天文数据的深度挖掘成为可能。中国科学院上海天文台开发的GPU 相位折叠 + 卷积神经网络算法，一次性发现五颗超短周期系外行星，其中四颗是迄今最接近主星的类火星行星。之江实验室与国家天文台联合打造的AstroOne 大模型，凭借 700 亿参数和专业文献学习能力，可辅助验证天体物理假设，识别数据异常。Polymathic AI 团队构建的多模态宇宙数据集，整合数亿次观测数据，训练 AI 像科学家一样思考宇宙演化规律。

AI 正在解码基因组 “暗物质” 的调控语法。浙江大学郭国骥团队的女娲 CE 大模型，通过单细胞级染色质可及性图谱训练，成功预测镰刀型贫血症的治疗性位点，这是全球首例 AI 设计的人类疾病治疗方案。DeepMind 的AlphaGenome 模型则基于 ENCODE 项目数据，实现基因表达调控的精准预测，为癌症等复杂疾病的机制研究提供新视角。23andMe 等公司的 AI 分析平台，已能基于基因组数据提供个性化疾病风险评估与药物反应预测。

AI 正在突破地震预警的时空精度极限。中国地震局研发的谛听智慧盒子，通过亿级参数地震波大模型，可在数秒内完成震相拾取、震级预测等复杂任务，在四川泸定地震中检测到的余震数量是人工目录的 3.3 倍。其开发的轻量化震相拾取模型，在水库地震监测中实现 90% 以上的事件识别准确率，为地质灾害防治提供实时决策支持。这种技术还可扩展应用于油气勘探等领域，提升地质资源勘探效率。

AI 正在攻克传统数学工具难以企及的难题。DeepMind 的AlphaTensor 模型通过强化学习优化矩阵乘法，发现了比高斯算法更优的新计算方法，改写了延续 200 年的线性代数基础。GPT-4 等大语言模型在数学证明领域的突破，已能辅助解决组合优化、微分方程等复杂问题。更令人振奋的是，AI 正在推动数学与物理的跨学科融合，例如通过生成对抗网络模拟量子系统，为量子计算算法设计提供新思路。

AI 驱动的自主实验系统正在改写科研范式。剑桥大学与辉瑞公司合作的自动化化学平台，通过机器学习预测 39,000 种药学相关反应，可精准引入指定分子结构，将药物合成周期缩短 60%。复旦大学 AI4S 团队构建的机器化学家，从 55 万种金属配比中筛选出最优高熵催化剂仅需 5 周，效率相当于传统方法的 1400 年。这种 “数据 - 模型 - 实验” 的闭环系统，正在材料、化学等领域引发链式创新。

AI 通过深度学习重构生物分子的相互作用逻辑，显著缩短新药发现周期。例如，DeepMind 的AlphaFold 3不仅能预测蛋白质三维结构，还能解析蛋白质与核酸、糖类等分子的复合物形态，直接推动靶向药物设计。牛津大学开发的DiffSBDD 系统，利用 SE (3)- 等变扩散模型实现药物分子三维结构的精准优化，在激酶抑制剂研发中同时提升结合亲和力与合成可行性。中国复旦大学 AI4S 团队则通过 AI 设计锂载体分子，使废旧锂电池 “满血复活”，相关成果发表于《自然》子刊。

AI 正在颠覆传统试错式材料研发模式。Google 的GNoME 模型通过强化学习与高通量计算结合，一次性发现 38 万种热力学稳定晶体材料，相当于为人类增加 800 年的智力积累。微软的MatterGen 模型则实现按需设计材料，其与 PNNL 合作开发的全固态电解质材料，已完成从预测到实验验证的闭环，为下一代锂电池技术奠定基础。MIT 的LLMatDesign 框架更实现了零样本条件下的自主材料发现，可快速适应复杂环境下的材料设计需求。

AI 正在重塑对撞机实验的数据处理范式。中国科学院与北京大学合作的喷注本源鉴别技术，通过 Arbor 算法与 ParticleNet 模型结合，将未来对撞机关键物理测量精度提升一个数量级，可有效捕捉希格斯粒子稀有衰变信号。波兰科学院开发的AI 轨迹重建系统，在 MUonE 实验中实现 μ 子 - 电子散射事件的实时分析，其精度与传统算法相当，但响应速度提升数十倍，为探索新物理学提供关键支撑。

AI 正在突破传统气候模型的时空分辨率限制。NVIDIA 的cBottle 模型作为全球首个公里级分辨率气候生成模型，可将 PB 级气候数据压缩 3000 倍，同时实现极端天气事件的交互式预测。马克斯 - 普朗克研究所的NeuralGCM 模型，通过可微分动力学求解器与神经网络结合，在 1-10 天天气预报中达到欧洲中期天气预报中心水平，且算力消耗降低两个数量级。ClimateGPT 则整合 3000 亿标记的多学科数据，为气候变化研究提供跨语言、可解释的决策支持。