人工智能驅動的科學研究論壇：科學無邊界，探索無止境

5月30日，2023中關村論壇“人工智能驅動的科學研究”平行論壇在中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)展示中心召開。本次論壇由科技部戰(zhàn)略規(guī)劃司主辦，中國科學技術信息研究所、北京智源人工智能研究院和北京科學智能研究院共同承辦。清華大學、北京大學、北京智源人工智能研究院等海內(nèi)外科研機構的知名專家作主旨報告，來自國內(nèi)外260余位專家學者共同參會。

科技部副部長相里斌在致辭時指出，當前全球人工智能領域創(chuàng)新活躍，人工智能技術在科學研究領域日益展現(xiàn)出超越傳統(tǒng)數(shù)學或物理學方法的強大能力，推動人工智能驅動的科學研究從概念導入期進入落地應用的新階段，正在形成變革科學研究的新范式，引領全球人工智能發(fā)展新方向。他強調(diào)，要繼續(xù)凝聚共識、匯聚力量，加快推動人工智能驅動的科學研究。

墨奇科技副總裁孟卓飛發(fā)布“基于大語言模型+向量數(shù)據(jù)庫的文獻知識庫——Science?Navigator”。該產(chǎn)品由北京科學智能研究院、中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心、墨奇科技聯(lián)合開發(fā)，讓科研工作者能夠通過對話提問的方式進行文獻的檢索、閱讀、分析及管理，大幅提升效率，進一步助力科研人員提升科研生產(chǎn)力，釋放更多的時間精力在解決關鍵問題與創(chuàng)新思考上，此成果的發(fā)布也為AI?for?Science的基礎設施建設再添基石。

鄂維南院士以“AI時代的科研體系重構”為題進行了精彩演講。AI?for?Science為一系列基礎科學問題提供了顛覆性解決方案，幫助科學家突破以往難以解決的研究瓶頸，解決產(chǎn)業(yè)中的實際問題。為適應AI?for?Science發(fā)展的需求，不僅亟需開發(fā)數(shù)據(jù)庫、軟件、模型等新方法和新工具，還需要向“平臺科研”模式轉變，搭建“垂直整合”的人才團隊，以創(chuàng)造新的價值。

美國國家工程院院士、香港大學工程學院院長、機械工程教授大衛(wèi)·斯羅洛維茨教授在“基于人工智能的材料精確模擬”演講中談到，深度勢能方法結合了機器學習與物理建模，解決了分子模擬中效率與精度不可兼得的困境，其可以在保持量子力學精度的基礎上，將分子動力學模擬的效率提升數(shù)個量級，在材料缺陷研究方面發(fā)揮重要作用。

微軟亞洲研究院副院長、微軟杰出首席科學家劉鐵巖發(fā)表演講“AI?for?Science：科學發(fā)現(xiàn)的第五范式”，從利用人工智能求解科學方程、分析科學數(shù)據(jù)以及自動發(fā)現(xiàn)科學規(guī)律等維度進行探討，并分享了微軟研究院相關研究成果。

美國科學院院士、普林斯頓大學化學系教授羅伯特·卡爾教授以“采用人工智能預測原子的動力學過程”為題進行演講，提出運用機器學習技術可擴大計算體系的空間和時間尺度，有效地提升分子動力學模擬的效率，應用效果值得期待。

清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院卓越訪問教授、美國芝加哥豐田計算技術研究所教授許錦波從“AI+生物學”視角切入，帶來主題報告“AI蛋白生成技術：引領生物經(jīng)濟新變革”。他認為，在人工智能的加持下，未來10年內(nèi)生物技術的進步將帶來每年高達4萬億美元的經(jīng)濟效益。人工智能加速蛋白質(zhì)研究進程，已經(jīng)大幅提升蛋白質(zhì)結構預測的準確度。下一階段，根據(jù)特定的功能需求設計自然界不存在的蛋白質(zhì)或改造已有的蛋白質(zhì)，將為生物科技帶來更大顛覆性突破，并為整個生物經(jīng)濟帶來重構的機遇。

劍橋大學化學工程和生物技術系阿列克謝·拉普金教授以“化學全棧數(shù)字研發(fā)技術”為題，介紹了在化學合成開發(fā)中實施知識圖譜的人工智能工作流程，以及劍橋iDMT中心的全數(shù)字化研發(fā)工作。

“科學無邊界，探索無止境”。本次論壇聚焦推進人工智能驅動的科學研究，內(nèi)容豐富，亮點紛呈。論壇為國內(nèi)外各界專家探索科學智能發(fā)展前沿，提供了科技創(chuàng)新高端國際交流平臺，必將推動人工智能進一步賦能科學研究。