2024年的诺贝尔物理学奖和化学奖都颁给AI人工智能领域的科学家。可以说横扫自然科学奖项，成为诺奖颁奖典礼上最靓的GAI。

物理学奖

AI先驱John Hopfield和Geoffrey Hinton因使用物理工具开发出当今强大机器学习基础的方法而获得诺贝尔物理学奖。他们的工作为机器学习的发展奠定了基础，显示了AI在物理学领域的应用。

化学奖

David Baker、Demis Hassabis和John Jumper共同获得了诺贝尔化学奖。其中，Hassabis和Jumper来自谷歌DeepMind，他们开发了一个AI模型来解决预测蛋白质复杂结构的50年难题。这个AI模型被称为AlphaFold2，它帮助科学家预测几乎所有已识别的2亿种蛋白质的结构。

在今年的诺贝尔奖中，AI人工智能主要助力于以下几个方面：

蛋白质结构预测

Hassabis和Jumper开发的AlphaFold2模型极大地提高了蛋白质结构预测的准确性，从以往的40%提高到了60%以上。这项技术帮助科学家更好地理解蛋白质的功能和动态，开辟了新的研究领域。

计算蛋白质设计

David Baker因在计算蛋白质设计方面的贡献而获奖，他指出AI技术使人们能够将AI方法应用于蛋白质设计，大大提高了设计的能力和准确性。

科学研究范式的转变

AI技术推动了科学研究范式的转变，成为解决物理、化学、生物和医学领域长期和复杂问题的关键工具。AI通过将实际问题转化为数据，然后通过深度学习网络处理，最终产生结果，理论上可以解决任何科学问题。

AI与人类的互补性

尽管AI在科学研究中表现出强大的能力，但人类的直觉、创造力和决策能力仍然是不可替代的。人类科学家的创造性和跨学科思维使他们能够提出新问题并引入新的研究视角，加速科学发现的步伐。

以上提到的人工智能（AI）技术的应用，特别是在物理学奖和化学奖中提到的AI模型和计算蛋白质设计等需要进行高性能计算（HPC）的AI，需要大量的计算资源来训练和预测蛋白质结构,通常都需要用到芯片。

那么，这又不得不提到超纯水在AI芯片制造中的助力了——

1、光刻

在AI芯片制造中，光刻是将电路图案转移到硅片上的关键步骤。超纯水用于光刻胶的显影过程，以确保图案的精确转移。任何水中的微小杂质都可能影响光刻胶的性能，导致图案缺陷。

2、清洗

超纯水用于清洗硅片，去除制造过程中的残留物，如光刻胶、蚀刻液和化学气相沉积（CVD）过程中的副产品。这些残留物如果不被彻底清除，会影响后续工艺步骤，降低芯片的性能和可靠性。

3、蚀刻

在蚀刻过程中，超纯水用于清洗蚀刻后的硅片，去除蚀刻液和生成的副产品。这有助于防止蚀刻液对硅片的进一步腐蚀，并确保蚀刻图案的精确性。

4、化学气相沉积（CVD）和物理气相沉积（PVD）

在这些过程中，超纯水用于清洗沉积后的硅片，去除沉积过程中的残留物和杂质，确保沉积层的质量和均匀性。

5、电镀

在电镀过程中，超纯水用于清洗电镀后的硅片，去除电镀液和生成的副产品，确保电镀层的质量和附着力。

6、最终封装

在AI芯片的最终封装过程中，超纯水用于清洗封装前的硅片，确保封装材料与硅片之间的良好接触，防止封装过程中的污染。

超纯水的高纯度和低电阻率特性使其成为AI芯片制造中不可或缺的资源。它确保了芯片制造过程中的清洁度，提高了成品率，保证了AI芯片的性能和可靠性。随着AI技术的不断发展和AI芯片需求的增加，对超纯水的需求也将随之增长，推动超纯水制备技术的进步和创新。

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