玛丽安表示支持：“环境科学和新能源技术紧密相关，我们可以通过跨学科研究来推动这些领域的进步，为可持续发展。”
最后，他们来到了一间计算机科学实验室，那里的科学家正在研究人工智能和机器学习。杨佳与他们讨论了数据可视化在机器学习中的应用，她说：“通过可视化，我们可以更好地理解和解释机器学习模型的决策过程，这有助于提高其可解释性。”
何雨柱、杨佳和玛丽安在参观实验室的过程中深感鼓舞，他们看到了科学家们对解决全球性挑战的坚定决心，也看到了跨学科合作的巨大潜力。他们明白，只有通过跨学科研究和合作，才能找到创新的解决方案，推动科学的进步，为人类社会带来更多的希望。他们的故事还将继续，因为知识的探索和创新永无止境。
在参观实验室之后，何雨柱、杨佳和玛丽安决定留下一段时间，与实验室的科学家们展开更深入的合作。他们租下了一间实验室，开始着手一个新的研究项目，这个项目涉及到了数学、艺术、生物学和计算机科学的交叉领域。
项目的核心思想是利用数学建模、机器学习和数据可视化的技术，来解析生物系统中的复杂性。他们的目标是理解生命现象的背后机制，这对于医学、生物技术和环境保护都具有重要意义。
在实验室的一次研讨会上，他们与实验室的科学家们分享了项目的愿景。一位计算机科学家提出了一个问题：“如何处理如此庞大的生物数据集，以便我们能够提取有用的信息？”
玛丽安回应道：“这正是我们需要解决的挑战之一。我们可以将生物数据可视化，将复杂的信息以图形化的方式呈现出来，这样科学家们就能更轻松地理解数据中的模式和规律。”
杨佳补充说：“同时，我们还可以利用机器学习来训练模型，以预测生物系统的行为。这将帮助我们更好地理解生命现象的复杂性。”
何雨柱总结道：“我们的团队将充分发挥数学的力量，将数学建模与艺术的美感相结合，帮助科学家们更深入地探索生物学的奥秘。”
于是，他们开始了一项充满挑战的研究项目，团队中的科学家们各自发挥优势，密切合作，不断追求突破。他们明白，跨学科的合作不仅可以推动科学的进步，还可以为解决重大社会问题提供新的思路和方法。他们的故事将继续，因为知识的探索和创新永无止境。
在研究项目的进行中，何雨柱、杨佳和玛丽安的团队取得了一系列重要的突破。他们的研究成果引起了科学界的广泛关注，许多其他研究团队也开始尝试采用类似的跨学科方法来解决复杂的生物学问题。
然而，在研究的过程中，他们也面临了许多挑战。一天，实验室的一位生物学家，名叫安德烈，提出了一个复杂的生物学问题：“我们的研究对象是一种罕见的水生植物，它在自然界中的分布非常广泛。我们需要找出它如何适应不同的环境条件以及其遗传机制。”
何雨柱思考了一会儿后说：“这是一个非常有趣的问题，它涉及到生物学、数学和数据分析。我们可以首先收集大量的基因组数据，然后利用机器学习算法来分析这些数据，以找出与适应性有关的基因和突变。”