国家自然科学基金委员会2024年3月14日可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2024年度项目指南可解释、可通用的下一代人工智能方法重大研究计划面向人工智能发展国家重大战略需求，一、科学目标本重大研究计划面向以深度学习为代表的人工智能方法鲁棒性差、可解释性差、对数据的依赖性强等基础科学问题，二、核心科学问题本重大研究计划针对可解释、可通用的下一代人工智能方法的基础科学问题，建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据的人工智能新方法，推动人工智能新方法在解决科学领域复杂问题上的示范性应用，研究方向如下：1.神经网络的新架构和新的预训练或自监督学习方法，发展物理模型与人工智能的融合方法，发展机器学习方法为下游机器学习模型提供大量高质量数据，拟以重点支持项目的方式资助前期研究成果积累较好、对总体科学目标在理论和关键技术上能发挥推动作用、具备产学研用基础的申请项目，研究多模态数据融合及生成的基础模型，5.模型与数据融合的大模型训练方法，建立数据和模型有机融合的机器学习框架，大规模高质量科学数据是人工智能驱动的科学研究新范式的必要条件，包括：基础物理模型的人工智能算法，（二）优先支持面向发展下一代人工智能新方法或能推动人工智能新方法在科学领域应用的研究项目。