在物理领域，人工智能通过革新高维数据处理方式拓展科研范式：大气系统研究中，其处理温度、湿度等多维度气象数据，凭借动态高维科学表征模式分析，突破传统模型对非线性大气运动的局限，实现大气环流精准模拟与极端天气高效预测；天体物理领域依托人工智能系统处理恒星、星系等高维演化数据，模拟星系形成、分析星系光谱，能快速识别特殊天体现象以发现新天体或验证宇宙学理论；高能物理借助人工智能对粒子对撞实验产生的含能量、动量等信息的高维数据进行动态科学表征模式识别，高效筛选物理信号，加速新基本粒子发现与相互作用规律揭示；凝聚态物理则利用人工智能捕捉高维演化方程高效模式，处理极端条件下物质的多维度数据，模拟相变过程与电子行为，如预测超导材料临界温度，推动相关研究突破传统周期限制。

材料科学方面，人工智能基于图神经网络与材料科学数据库构建模型，自动模拟、筛选候选材料，通过深度分析实验数据预测材料特性，缩短研发周期，同时优化制备工艺提升生产质量，革新传统研发与生产范式。

本次“科学之问” 系列活动中，青年科研工作者将携前沿理念与创新视角展开深度对话，在思想碰撞中探索解决关键科学问题的新思路，为人工智能与科学融合的未来路径提供前瞻性洞察。若您希望洞悉人工智能重塑科学研究的内在逻辑，见证前沿命题的深度探讨，“科学之问” 系列活动诚邀您的参与。让我们共同见证这场知识盛会，探索人工智能与科学融合的无限可能。