AI for Science 资源全指南
AI for Science资源库，汇总工具、论文、数据集与框架，覆盖多学科科研全流程，加速科学发现。
在人工智能技术飞速发展的今天，其与科学研究的融合正催生出前所未有的变革力量。由 ai-boost 维护的 GitHub 仓库 Awesome AI for Science 应运而生，它系统性地汇总了用于加速科学发现的各类 AI 工具、库、论文、数据集和框架。这个资源库覆盖了物理学、化学、生物学等众多学科，精心整理了超过 20 个分类的资源，旨在为科研工作者、开发者以及所有对 AI 驱动的科学发现感兴趣的人士提供一个一站式的导航地图。
该仓库的核心价值在于其全面的覆盖范围与精细的分类体系。它不仅关注前沿的算法模型，更着眼于科研工作的全流程，提供了从文献管理、数据分析到成果展示的一系列 AI 工具。例如，在知识提取与数据可视化环节，研究人员可以找到能够自动化处理复杂信息的工具，从而将更多精力集中于科学问题本身。此外，针对科研成果的传播与交流，仓库特别收录了能将学术论文自动转换为海报、幻灯片或图形摘要的 论文转换 工具，极大地提升了科研展示的效率和表现力。
在数据处理与分析层面，图表处理 工具集合解决了科研中数据可视化与解读的关键痛点。这些工具不仅能智能理解现有图表中的数据，还能辅助生成新的、更直观的可视化结果。为了保障科学研究的严谨性，仓库还强调了 可复现性 的重要性，提供了能够将论文描述转化为可执行代码的工具，确保研究结果能够被同行有效地验证与复现。
理论基础与前沿探索是推动领域发展的引擎。该仓库的 文献资源 部分分类整理了 AI for Science 领域的基础性论文、权威综述以及各学科的具体应用案例，为学者提供了坚实的理论起点。同时，科学机器学习 分类深入涵盖了如神经微分方程、物理信息神经网络等前沿的科学计算模型，这些技术正成为连接数据驱动方法与第一性原理模型的桥梁。
从应用广度来看，其 学科覆盖 范围极为广泛，包含了生物学、医学、材料科学、天文学等超过十个重要领域的专用 AI 应用资源。为了支持这些应用的开发与评估，仓库还专门提供了 科学研究专用数据集 与基准测试资源，满足多场景下的模型训练与性能验证需求。更进一步的，自主研究 类别整合了 AI 智能体与自动化工作流工具，展示了未来实现科研任务全流程自动化的可能性。
知识的结构化是深度理解复杂领域的关键。通过 知识图谱 类别的工具，研究者可以从海量的学术文献中自动提取实体、关系并构建领域知识网络，从而发现隐藏的模式与新的科学假设。对于希望进入该领域的学习者，仓库贴心地汇总了相关的 教育资源，包括在线课程、实践教程和开放教材，降低了学习门槛。最后，作为一个活跃的 开源社区 项目，它鼓励持续的贡献与更新，确保其收录的 20 多个子分类资源能够与时俱进，不断扩展。
原文链接： Awesome AI for Science
