“机器是怎么学习的?日常生活中的铁和铝怎么变得智能化?”12月18日下午,在北京市铁路第二中学,中国工程院院士谢建新向170余位高中生解答了这些问题。
这是“院士专家讲科学”——2023年科学教育行动活动现场。此次活动由北京市科学技术协会主办,北京科学中心和新京报社承办,中国工程院办公厅支持。
谢建新是中国工程院院士、北京科技大学教授、校学术委员会主任。兼任国家新材料产业发展专家咨询委员会副主任、中国材料研究学会常务副理事长、中国有色金属学会副理事长等职务。他长期从事新材料与制备加工新技术新工艺研究开发、工程化与应用。铜铝复合材料、高强高导铜合金材料、高性能铝合金材料、材料制备加工短流程新工艺等已转让到20余家企业应用。
在这节特殊的科学课上,谢建新为学生们分享有关材料智能技术与机器学习的科普知识,向他们传递科学精神。
用机器学习使新材料技术智能化
在活动现场,谢建新先向同学们介绍了科学的研究方法,即实验研究、理论研究、计算模拟、机器学习。其中,机器学习是人工智能的核心技术。
谢建新以打游戏为例,给学生们讲解机器学习的方法。三人组队参加游戏大赛,按规定先杀敌100的团队可获10000元奖金。三人通力配合,赢得比赛,获得了奖金。但因为三人的水平、角色不一,奖金分配出现了分歧:不能单纯按照个人单独杀敌能力分配,因为在团队中的协同作用和贡献最为关键。
“应该怎么分配奖金,才是最公平的呢?”谢建新向学生们提出问题。随后用机器学习的方法列出了一个数据表格,将三个人分别当主攻手、次攻手、辅助手能杀敌的数量列出来,算出三人的贡献度,再按照贡献度来分配奖金。
通过这个小案例,谢建新告诉学生们,机器学习就是从大量数据中提取模式、获取知识。人们所熟知的ChatGPT、医疗诊断、AI系统,它们的基础都是机器学习。
谢建新所从事的材料学专业,目前也在与机器学习高度融合,发展智能设计方法开发新材料。“一架大型客机会使用到200多种材料、400万-600万个零部件,大家所熟知的高铁、载人航天、东风系列导弹都是基于新材料的突破所取得的成就,而数字化、智能化制造是推动新材料应用的加速器。”通过这些举例,谢建新告诉学生们新材料数字化、智能化的重要意义。谢建新鼓励学生们未来可以多关注材料科学,投身国家材料科技事业。
转换视角,让生活充满科学
“如果未来想要在材料领域学习就业,在高中时期需要做哪些准备?”75分钟的讲座结束后,在场的学生们积极举手提问。
谢建新告诉学生们,“发现和研究新材料的最基本的方法是化学与物理实验,数学是最重要的工具,除此之外,历史文化等人文社科类学科也很重要。高中的学习不能只为高考,所有的知识对未来都有用。”
“新材料的发展方向是哪些?”另一个学生对院士提问。
“新材料可以小到量子点材料,也可以大到航空航天器。”谢建新介绍,从微观级别来看,在纳米级空间里限制原子和电子运动,这样能创造出新的材料。从宏观级别看,现在想要往空间站里送的材料,送1克物体需要的钱要比1克金子都贵,因此怎么在保证强度的情况下,降低材料的重量非常重要。
谢建新告诉新京报记者,这是几十年来,他第一次为高中生们讲课。“我琢磨了一些孩子们可能感兴趣的例子,希望可以培养他们对材料科学的兴趣。”
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