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Awesome AI for Science介绍

Awesome AI for Science是一份超全的 科学 人工智能 资源精选，涵盖科研AI工具、图表理解、论文自动化生成、研究 智能 体、学术知识图谱、科学基础模型与 数据 集等，助力科研人员加速科学发现。

人工智能正以前所未有的速度重塑科学研究的全过程。从药物 开发 、材料 设计 到气候模拟与天体 物理 ，AI 正成为科研人员手中的第二 大脑 。这份《科学人工智能精选资源》集合了最前沿的工具、框架、论文、数据集和评估基准，帮助研究人员在AI辅助下高效推进科学探索。

资源全景一览

? 科研AI工具与平台

• 文献与知识 管理 ：Semantic Scholar、arXiv、OpenAlex等开放学术平台。
• 数据分析 与可视化：PandasAI、DeepAnalyze、AutoViz等支持 自然 语言 交互的数据分析工具。
• 数据标注与整理：Label Studio、Snorkel 提供高效的数据标注与弱监督支持。

? 论文自动化生成

• 海报与幻灯片工具：Paper2Poster、Auto-Slides、PPTAgent、PaperToSlides 让论文快速转化为演示文稿。
• 视频与多媒体生成：Paper2Video、paper2video 生成适配YouTube的科学解说视频。
• 交互式内容：Paper2All 让你的论文变成可浏览的网站。

? 图表理解与生成

• 多模态图表识别：ChartCoder、ChartAssistant
• 图表转代码复现：AutoViz、Chat2Plot、PlotlyAI
• 大规模图表摘要数据集支持科学图表语言理解

? 代码复现与实验自动化

• 论文转代码：AutoP2C、ToolMaker、ResearchCodeAgent
• 实验设计与执行：Alhazen、BioProBench 提供自动实验流程管理。

? 自主研究智能体与AI科学家

近年来，AI研究者不仅能辅助科研流程，更逐步具备“自主科学发现”能力：

• 智能体系统代表：The AI Scientist、InternAgent、AlphaResearch、Agent Laboratory
• 完整研究闭环：从假设构建→实验推演→论文生成→评审模拟，支持一站式科研自动化。
• 评估基准：ScienceAgentBench、SciBench、Scientist-Bench 对AI科学家的研究能力进行系统性评估。

? 学术知识图谱与RAG 技术

• 图谱构建工具：iText2KG、GraphGen、KoPA
• 高质量RAG系统：PaperQA2、paper-reviewer 支持文献问答、智能摘要和冲突检测。

⚗️ 科学机器 学习 与物理 信息 网络

• 神经微分方程工具包：torchdiffeq、DeepXDE、PINNs、DiffEqFlux.jl 等
• 神经算子与符号回归：DeepONet、FNO、LLM-SR 融合AI与数理建模
• 科学大模型综述：覆盖260+跨领域LLM，专注 生命 科学、气候、物理等前沿方向

? 数据集与评估框架

• 数据源：Hugging Face Datasets、Protein Data Bank、ChEMBL、Open Catalyst Project 等。
• 评估基准：SciTrust、ChartCoder Benchmark、BuildArena、SciMLBenchmarks 提供标准化验证体系。

? 典型领域应用

生物 医学 ：AlphaFold、scGPT、MedAgents

化学 材料：ChemCrow、FAIRChem、Crystal Graph CNNs

物理 天文 ：Equiformer、DeepSphere

地球科学 ：Earth-Agent、ClimaX、WeatherBench

农业生态：PlantNet、AgML、EcoNet

? 教育 资源与社区

• 深度学习互动教材：《Dive into Deep Learning》《SciML Book》
• 开放课程资源：Coursera、MIT 6.034、Stanford CS229
• 在线研究社区：r/MachineLearning、Distill、AI Coffee Break

 Awesome AI for Science 项目地址

地址：https://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science

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