随着技术的复杂性逐年增加，科学创新和发现的大门也正在向更多领域敞开。现在的问题是，由于数据比以往任何时候都多，研究人员很难从中高效提取，技术转移也越来越困难。为此，美国能源部(DOE)决定为机器学习(ML)和人工智能(AI)研究项目提供高达1600万美元的资金，以“使科学发现自动化”。美国能源部的援助将分配资金用于五个研究领域，主要涉及相关人工智能的开发和为科学研究定制机器学习算法。这些算法旨在解析来自各种来源（观察研究、科学实验，甚至模拟）的大量数据，并通过相关见解产生新的科学发现。基于此的特定AI和ML系统有望帮助预测何时会出现极端天气，提供电网的动态观察，并形成空间和物理相关的结论。能源部显然对这些算法感兴趣，该机构拥有大量高端科学基础设施，可以将需要分析的海量数据神圣化。另一方面，人类科学家一直在努力寻找突破性的见解和发现。毕竟，对如此海量的信息进行分类，已经远远超出了人类能力的极限。最后，美国能源部科学办公室高级科学计算研究副主任BarbaraHelland在一份声明中表示：“科学应用、算法、架构和高性能计算生态系统正在推动颠覆性技术变革。这些项目探索人工智能和机器学习中潜在的高影响力方法，以协助科学发现和自动化数据分析，以解决日益复杂的相关问题。
