[论文解读] NSF Convergence Approach to Transition Basic Research into Practice

Shelby Smith, Chaitanya Baru|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2020

Technology Assessment and Management参考文献 1被引用 12

一句话总结

本文概述了美国国家科学基金会（NSF）的融合加速器计划，该计划采用融合研究方法，将基础科学发现转化为应对国家挑战的实际解决方案。通过围绕人工智能、疫情应对、数据革命和量子技术等优先领域整合多学科团队，该计划通过有针对性的投资和跨部门合作加速创新，展示了将基础研究与实际影响相连接的可扩展模式。

ABSTRACT

The National Science Foundation Convergence Accelerator addresses national-scale societal challenges through use-inspired convergence research. Leveraging a convergence approach the Convergence Accelerator builds upon basic research and discovery to make timely investments to strengthen the Nations innovation ecosystem associated with several key R&D priority areas and practices to include the coronavirus disease 2019, harnessing the data revolution, the future of work, and quantum technology. Artificial Intelligence is a key underlying theme across all of these areas.

研究动机与目标

• 通过加速基础研究向实际应用的转化，应对大规模社会挑战。
• 通过促进跨学科和跨部门的融合研究，加强国家创新生态系统。
• 识别并扩大高影响力研发优先领域，如人工智能、数据革命和未来人才队伍建设。
• 为具有社会相关性的新兴技术提供及时投资的结构化框架。
• 展示融合方法在加速科学发现向社会利益转化方面的有效性。

提出的方法

• 采用融合研究模式，整合来自不同科学、工程和社会领域专业知识的协同作用。
• 聚焦于应用启发的研究，明确以社会影响为目标，针对国家优先领域。
• 通过结构化、时限明确的创新周期，促进快速原型设计与部署。
• 将人工智能作为所有融合研究方向的统一主题。
• 建立学术界、产业界和政府之间的跨部门合作，以增强技术转移。
• 通过有针对性的资助和以里程碑为导向的进展，加速从发现到应用的转化路径。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地将基础研究转化为应对国家级挑战的实际解决方案？
• RQ2 哪些结构化与协作模式能够有效实现跨多样化科学与社会领域的融合？
• RQ3 在多个研究方向中整合人工智能在多大程度上提升了创新成果？
• RQ4 如何设计资助机制以加速研究成果向实际影响的转化？
• RQ5 跨部门合作在扩大基础研究影响方面发挥何种作用？

主要发现

• 融合方法成功加速了基础研究向国家挑战实际解决方案的转化。
• 人工智能作为统一的推动者贯穿所有优先领域，增强了创新与整合能力。
• 对应用启发研究的有针对性投资，显著加快了具有影响力技术的开发与部署。
• 跨学科与跨部门的合作显著强化了创新生态系统。
• 该计划展示了将基础发现与社会应用之间鸿沟弥合的可扩展模型。
• 以里程碑为导向、有时间限制的周期显著提升了技术转化工作的效率与问责性。