为科学研究装上AI的翅膀｜2024科学智能峰会综合论坛

文摘 2024-11-07 16:33 北京

11月4日至6日，2024科学智能峰会（ AI for Science Forum ）成功举行，本次会议由北京大学计算机学院、北京科学智能研究院主办， DeepModeling 开源社区、深势科技等联合承办。峰会在北京大学百周年纪念讲堂举行，领域专家共话 AI for Science，同探科学研究的关键问题和解决路径。

本届峰会由综合论坛、生命科学论坛、物质科学论坛、AI4S 产业及行业实践论坛构成。会上，10+位院士，30+位领域专家分别在生命科学、物质科学领域包括计算物理、材料设计、组学分析、智能设备等多个方向介绍了 AI for Science 新范式下的科研变革。

首日的综合论坛上，中国科学院院士、北京大学党委常委/副校长、北京大学深圳研究生院院长、博雅讲席教授张锦进行了开场致辞。张锦院士指出：“ AI 应该是引领当前新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应，在科学研究领域，AI为我们提供了崭新的工具，对于生成科学假设、进行科学实验、分析科学数据等都发挥着革命性的作用，AI驱动科学研究大大提升了科学研究的速度、广度、深度和精度，呈现了蓬勃发展的势头。”

在报告中，中国科学院院士、复旦大学教授龚新高指出，“物质科学的根基在于量子力学，然而量子力学的基本方程在实际体系难以直接求解。这一挑战激发了数十年来众多物理学家的不懈探索，并促使理论物理向计算物理的转变”。龚院士特别强调了利用人工智能技术构建“数智物理”平台的重要性，该平台旨在运用AI方法解决物质科学领域的诸多问题。他还详细阐述了量子力学与分子动力学之间的联系，并探讨了如何借助机器学习和人工智能技术优化材料设计流程。龚新高院士表示，“物理学已经从传统的实验物理、理论物理发展到计算物理，并且现在正迈向由人工智能赋能的数智物理时代。他期待数智物理研究方法能够解决更多物理问题，并强调这不仅需要构建人工智能基础设施这一基础性工作，还需要各界共同努力，共同发现并解决问题。”

同样在生命科学的研究也需要突破传统人工智能框架，开发新的AI模型架构，以应对生物数据的复杂性。中国科学院院士、北京大学-清华大学生命科学联合中心主任、北京大学定量生物学中心主任、北京大学前沿交叉学科研究院荣誉院长、国家自然科学基金委交叉科学部主任汤超表示，“ AI for Life Science 至少有四个元素，除了数据、算力、算法以外，还有原理。通过AI继续寻找和嵌入生命科学的基本原理是关键。”汤超院士呼吁需从生命数据测量新方法、生命数据资源体系建设、复杂系统理论的嵌入、人工智能底层框架创新四个方面做好 AI for Life Science 的基础支撑，提升科学研究的整体效率。

AI 正在革新材料研究的范式，中国科学院院士张锦在报告中强调了 AI 在材料科学中的重要性，张锦院士认为，“AI 这个工具不仅可以得到认知的扩展，辅助决策，也会放大人的创造力。”在峰会上，他介绍了在材料表征、材料制备、与产业化等方面AI革新材料研究范式的例子与思路。在 AI for Materials 的加持下，科研人员能够增强对材料体系全局的理解，进一步对齐从实验室到产业化的目标，从更为全局的角度开展材料的研发工作。

“理论化学的痛点是往往跟实践脱节，底层规则很清晰很优雅，但现实很复杂，导致我们的科学研究长期依赖于效率低、成本高的试错研究范式。”中国科学技术大学讲席教授江俊分享了一些具体的机器化学家平台应用实例，同时指出，“ AI for Science 通过数据智能的方法，为弥补理论和实践的鸿沟提供了可行的路径：即采用机器智能来生成高通量、高质量的科学数据，把复杂理科问题转化成数字化可解决的问题，推动化学知识数字化、化学操作指令化，对知识、理论、实验数据进行“理实迭代学习”，最终有效降低实验试错次数，优化实验设计，实现化学创制智能化。”

“ AI 之于科学和工业，能带来系统全面的科学研究和工业研发的突破。要加速建设并建设好基础设施，为科学研究、产业落地提供最广阔的空间。”北京科学智能研究院院长、深势科技创始人兼首席科学家张林峰深度阐述了 AI for Science 基础设施的建设路径，“模型与软件、数据、仪器、算力是基础设施的要素，基础设施的要素在真正完成 AI 工程化之后，才是一个好的基础设施。在 AI for Science 基础设施平台建设道路上，我们需要完成一系列的多级跳。”展望未来，张林峰认为，“ AI for Science 真正打开的局面，是让我们最后把 AI 读文献、AI 做计算、AI 做实验能够融合起来，智能化、系统化地服务于每个科学家、服务于每个生产制造企业。”

智能算力已经成为推动新质生产力革新的关键力量，在 AI for Science 领域同样如此。华为北冥实验室主任、计算系统优化首席专家王龙教授分享了他在 AI for Science 领域的探索与实践，并强调了性能工程在推动AI与科学计算结合中的重要性。他指出，AI for Science 已经成为科学计算的重要趋势，尤其在高性能计算领域，AI for Science 被普遍认为是计算科学的下一跳。在报告中，王龙教授介绍了他们在海洋、气象等领域的研究进展，指出依赖于专家的性能工程会显著加速各类 AI4S 应用的性能，但门槛高耗时长。为了更好地赋能各类应用，他们开发了“神笔马良”工具，通过自动性能优化，帮助研究者专注于算法研究，而无需花费大量时间在性能优化上。

在综合论坛的圆桌对话中，中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任、北京科学智能研究院理事长鄂维南作为对话主持人，与本场报告嘉宾，以及北京大学博雅特聘教授，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长田永鸿就多个议题进行了深入的讨论。与会嘉宾首先讨论了当前领域内最紧迫的任务，认为当下需要开展标准化要求下的数据重塑，既懂 AI 又懂 Science 的人才的培养，加速基础设施的建设以及寻找重点的研究问题等工作。在探讨 AI for Science 的短期、中期和长期目标时，专家们各抒己见。他们建议从科学研究问题的发现和解决出发进行目标规划，期望通过基础设施建设和创新成果的应用来加速产学研的深度融合，旨在提升科学家的生产力。同时他们强调在解决问题的基础上整合方法以增强影响力，并始终将人才培养作为重要目标。与会嘉宾们还展望了未来2-3年内可能出现的突破领域，包括科学计算软件的重构、新物质和新规律的发现、长时间气象预报、AI制药等。此外，对话专家们还强调了思想开放和拥抱新技术的重要性，并呼吁更多的科研人员和学生拥抱 AI for Science 这一新的科学研究范式，以促进科学发现和技术创新。

深势科技创始人兼 CEO 孙伟杰作为大会主持嘉宾，对 AI for Science 近年来经历的节点进行了梳理，同时回溯了过去两届峰会达成的目标，以及今年峰会的展望。

今年诺贝尔物理学奖和化学奖颁给AI领域的科学家，是对科学界的一次启示。学科的交叉融合将成为常态，科学研究将不断突破传统框架。如今基于 AI for Science 多项应用成果竞相绽放，展现出 AI for Science 新范式的潜力，也正在成为推动科学研究和发展新质生产力的有力动能。

AI for Science 作为新的范式，其展现出的前沿性与颠覆性，正在催生新工具、新平台、新模式、新产业、新动能。科学智能峰会自2022年首届举办，如今已是第三届，旨在为科学家和行业参与者创造一个对话平台，促进学科的交叉融合，推动 AI for Science 生态共建，找到落地实践的最佳路径。

关于深势科技

深势科技是全球AI for Science领导者，AI for Science 即运用 AI 学习一系列的科学原理和科学知识，并进一步解决科学研究和工业研发领域的关键问题。

依托在交叉学科领域的深耕，构建了“深势·宇知”AI for Science大模型体系，并进一步解决科学研究和工业研发领域的关键问题，将众多学科的科研方法从“实验试错 / 计算机”时代带入了“预训练模型时代”，形成了AI for Science的“创新-落地”链路和开放生态，构建了基于AI for Science的微尺度工业基础设施，赋能“千行百业”，为人类经济发展最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代工业设计与仿真系统。

深势科技是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，在北京、上海、深圳等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中博士及博士后在公司成员中占比超过35%。核心成员获得过2020年全球高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作入选2020年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。

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深势科技 DP Technology

深势科技致力于运用人工智能和多尺度的模拟仿真算法，为人类文明最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程研究打造新一代微尺度工业设计和仿真平台。

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