ChatGPT 、MOSS 已成为大众茶余饭后的谈资，人工智能正在越来越贴近我们的日常生活。其实，在公众视线之外，在科学实验室里，超级数字化工具已经在帮助科研人员改善实验流程，助力科研创新。超级计算机、AI、云计算等是实现数字化未来的强大利器：借助它们的“超能力”，研发人员正在探索更多可能性。
当实验计算和数据范式相结合，能否开启研发的崭新时代？本期节目，Forrest 将与两位数字化研发领域的专家刘轶和鲍培特一起浅聊一下数字化如何让化学研发变得更高效。
Forrest，前自动化工程师
刘轶，上海大学材料基因组工程研究院教授
鲍培特，巴斯夫集团亚太研究院数字化和自动化高级经理
04:30 化工最强“大脑”：超级计算机能干些什么？
06:36 如何将化工产品的研发搬进计算机里？化妆品、台灯都已开始使用
11:09 新的化学研究范式——计算和数据研究
14:01 研发数字化离不开它的基建：物联网、云计算和人工智能
16:39 AI 在化学领域的应用和 AlphaGo 以及 ChatGPT 有何区别？
21:58 数据是信息时代的石油，可以通过高通量装置来采集
24:40 除开算法及数据之外，研发势必需要引入全自动的机器人
30:13 数字化研发的不足之处在哪里？为何数据及人才成为了它的瓶颈？
37:47 未来会不会出现钢铁侠里的“贾维斯”来帮助我们全自动研发？
巴斯夫中国数字化中心，欢迎成为我们的一员)
显微镜下的超级计算机)
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计算机模拟：又称为计算机仿真，是指用来模拟特定系统之抽象模型的计算机程序。
催化剂：通过提供另一活化能较低的反应途径而加快化学反应速率，而本身的质量、组成和化学性质在参加化学反应前后保持不变的物质。
边界条件：一个微分方程和一组称之为边界条件的约束条件。在实际应用中，为要证明科学及工程应用的许多边值问题都是适定问题。
高通量：并行化、自动化、连续化地利用计算或实验方法实现大量系统的计算和实验任务。
制作：Forrest
混音： 啸天
节目运营：小米粒
视觉设计：JSC
微信公众号：巴斯夫进行时
微博：@巴斯夫)
气候在变化，我们在行动)
