几个世纪以来，我们一直以线性方式进行科学研究：一个问题提示一个假设，然后是模型和检验。如果结果失败，该过程将再次开始。按照这种思路，我们为现代飞机开发更好的塑料，更高效的太阳能电池板和更轻但更坚固的复合材料。

但是世界正在迅速变化。为了以所需的速度和效率应对当今的全球挑战，我们需要一种新的科学方法。

科学家们不断扩大他们的想象力，以探索新的药物和化学设计。但是人脑有其局限性。毕竟，一个分子的可能设计比宇宙中存在的原子更多。没有人能筛选所有这些以提供最佳选择。

好消息是，我们确实拥有推动科学（或我们的大脑极限）发展的要素：尖端的计算技术和人才。真正的挑战是在公共部门和私营部门中战略性地应用它们。

 帮助确定新路径

世界正在见证计算领域的一场革命。人工智能（AI）正在促进传统计算的发展，并可能很快促进新兴的量子计算：正是这种机器可以使我们解决世界上一些最棘手的问题。可以通过混合云从地球上的任何位置访问它们。

越来越多的公司和实验室正在使用AI，其深层神经网络能够从有关特定主题的所有文献中大规模提取科学知识。

说一位科学家需要为更好的人造肥料创造一种新的催化剂。AI不会盲目地尝试确定催化剂的化学结构，而是会首先筛查众多专利，学术论文和其他出版物，以查看在该主题上已经做过的事情。

接下来，人工智能将根据发现的数据自动生成假设，以扩大对新分子设计的搜索。基于最有希望的假设，高性能计算机和量子计算机将模拟一个新分子。

数字化工作完成后，将在日益自治的实验室测试中确认或驳斥模拟。最后，人工智能将评估结果，识别异常并提取新知识。新的问题将浮出水面，循环将继续。

为了改变科学发现的范式，我们需要使AI，混合云以及最终使量子计算融合。我们还需要添加第二种成分–新型的科学合作。

我们会得到什么？一种加速的科学方法，适用于催化科学的重大变革，并且具有空前的速度和自动化。我们可以比以往更快地设计新材料，从而影响我们生活的各个方面-从医疗保健到制造业，再到农业，再到其他。

第一次，关闭科学发现中的循环似乎是非常现实和迫在眉睫的可能性。当它发生时，我们将实现科学进步的梦想，这是一个自我推动且永无止境的过程。

但是，推动这一新发现水平的不仅仅是技术。遍布学术界和工业界的数百万科学家的才华和创造力充斥着整个世界，他们不应该应对自己独立面对的众多全球危机。确实，没有任何一家公司或大学实验室能够独自克服大流行。

国家和国际民间公私合作共享知识，数据和最新技术，从而加快了发现过程。我们对其中更多的需求从未如此强烈。

他们还需要多样化。在科学中，问题可以是大而复杂的，也可以是小而集中的问题。例如，欧洲核研究组织（CERN）要求与来自42个国家的科学家建立一个深度协调的社区，每天在大约170个实验室中进行大约200万次实验-这仅是来自大型强子对撞机的科学。

然而，科学变得更加开放，来自私营和公共部门的研究人员越来越多地共享论文，实验，数据，结果和资源。

这样一个规模较小的新发现社区的成功范例是新冠肺炎高性能计算联盟。它由来自学术界，工业界和国家实验室的87位合作伙伴组成的合作伙伴关系，一直在授予来自全球的研究人员，这些研究人员正在与当前流行的超级计算机大流行作斗争。

行业合作伙伴通常是竞争对手，但在目前的冠状病毒疫苗方面却不是竞争对手。联盟的每个成员都有一个共同目标：团结起来，以加快我们寻找新疗法或疫苗的速度。协作的好处是速度和准确性更高；更自由地交流思想和数据；并充分利用尖端技术。总而言之，它推动了创新的发展，并希望这将使流感大流行得以更快地制止。

随着以数据为基础，以混合云为基础的高级计算，在量子计算方面的进步以及不断发展的发现社区的基于数据的AI加速方法的持续发展，经过升级，自我推动的持续科学方法将极大地影响我们生活的方方面面。面对当今和明天的所有全球危机，对它的需求从未如此强烈。