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向着新一轮科学革命制高点攀登——2023全球科学智能峰会观察

  新华网北京8月11日电 题:向着新一轮科学革命制高点攀登——2023全球科学智能峰会观察

  新华网记者 凌纪伟

  这是一场AI for Science(科学智能)的顶尖学术盛会。


(资料图)

  10个专业方向论坛、50多个学术前沿话题、1000多位业内学者……8月10日-11日,作为中关村论坛系列活动,由北京科学智能研究院主办的2023全球科学智能峰会在京举行。

  会场内外,院士、专家、政府官员和企业代表聚焦AI for Science基础设施共建、典型应用,探讨当前发展重点,展示研究成果和技术。与会嘉宾形成一个普遍共识——AI for Science已成为一种新的科研范式,人工智能赋能的科学研究正释放出巨大价值。

  AI for Science加速科研范式变革

  AI for Science不只是一个新的科学浪潮,它更是开启了一个全新的科学时代。

  多位嘉宾在发言中提到,AI for Science将带来一个大的科学变革,赶上这一潮流就能迎来新的发展机遇。同时,大家也深有同感,AI for Science是一个极具挑战性、复杂性的领域,以专家共识的形式,能够促进形成跨领域学科交叉新的研究态势。

中国科学院院士,北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南

  “我认为AI for Science是中国科技创新历史上最好的机会。”在中国科学院院士,北京科学智能研究院院长、北京大学国际机器学习研究中心主任鄂维南看来,AI for Science空间非常大,将全方位改变从科学研究到产业落地,下一代的产业很可能就在AI for Science基础上建立起来。

  放眼全球,AI for Science成为各国竞相关注的重要领域,中国正加快布局并取得积极成效。

  推动AI for Science范式落地,要坚持服务于国家重大发展战略。今年3月,科技部会同自然科学基金委启动“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)专项部署工作,我国科研范式变革和科研能力提升加速推进。

  AI for Science的发展为各个领域的发展带来巨大潜力,有望加速科学研究,推动科学发现,并解决基础研究中长期存在的一些挑战性难题。

  北京是最早系统性支持AI for Science的城市之一,2021年成立了北京科学智能研究院,集中力量推进原创性、引领性创新,推出了首个覆盖元素周期表70余种元素的深度势能原子间势函数预训练模型DPA-1。未来,北京市还将继续大力支持科学智能发展。

  突破瓶颈协同发力AI for Science

  AI for Science,被视为一场发生在当下的科学革命,今天我们正站在这场变革的起点。但在AI for Science成为流行范式之前,还有很长的路要走。

  “从长远来说,人才是最大的瓶颈,如果在教育、科研方面不长期投入,不形成很好氛围,就没有后劲。”中国科学院院士,北京大学前沿交叉学科研究院院长、自然科学基金委交叉科学部主任汤超呼吁,青年科技工作者投身AI时代大潮,不断推陈出新,成为造就下一个时代的“弄潮儿”。

  中国工程院院士,之江实验室主任王坚认为,对所有研究来说,都是假设驱动。数据最重要的作用是帮助形成问题,才能产生真正意义上的创新。他表示,在AI for Science时代,通过数据能不能形成新的假设,这是一个很有挑战性的问题。

  站在这场科学革命的时代起点,会上发布的2023版《科学智能 (AI4S)全球发展观察与展望》,让人们对AI for Science的未来有了更为清晰的认知。

  过去一年,AI发展突飞猛进, 新版展望以全新的框架重新梳理AI for Science的要素、沿革,特别是首次系统性表述了AI for Science的发展框架,即“四梁N 柱”体系。

  鄂维南在引导发言中表示,发展AI for Science,推动走向“平台科研”模式,需要解决不同科研领域的共性问题,需要共建AI for Science的基础设施,即“四梁”。以基础设施为支撑,也在赋能工业应用的实际场景,即“N柱”,将在材料科学、能源化工、航空航天、药物研发等方向上带来巨大变革。

  在北京智源人工智能研究院院长、北京大学多媒体信息处理全国重点实验室主任黄铁军看来,无论是发展AI大模型还是AI for Science,要建好几个大平台,把几个大问题解决掉,关键要靠多方合作、协作。“我们经常说,集中力量办大事,要解决大问题,必须要有合作精神。”

  AI for Science为科学研究开辟了新视野、新路径,同时对科学家的角色和能力提出新要求。主办方希望以峰会召开为契机,推动更多科研工作者投身其中,加速这场科学革命的进程。

  北京科学智能研究院副院长、深势科技创始人兼首席科学家张林峰在采访中表示,科学智能峰会将一如既往持续努力,为广大科学家和研究者创造一个科研与应用深度对话的平台,促进学科交叉融合,助力实现基础研究重大突破。

  AI for Science深入行业解决现实问题

  AI预测蛋白结构、AI赋能药物和材料设计……AI for Science的进展已超出预期。大家都希望AI算法创新赋能到产业,进而解决行业面临的实际问题。

  药物研发、新能源领域,是AI与科学研究结合需求迫切、进展突出的方向。会上,来自这两大领域的专家和产业代表讲述了从创新到落地的行业实践。

  “通过AI计算,确实有效加速了我们从海量分子中找到有用的小分子。”对话中,清华大学教授张强分享了做电池研究中遇到的激动人心的故事。他说,“AI技术让我们能够找到原有知识边界以外的新体系,能够加速我们的寻找,非常令人激动。”

  在宁德时代,也有许多AI计算方法的应用突破。“我们做工业研究的人,要了解AI,做AI的人也要了解我们的工业应用场景。非常重要的是领域知识模型的嵌入,比如 SEI 问题,整体化学反应网络又该怎么去构建,只有这些东西理清楚了,AI才有用武之地,才能知道该深入到哪个环节去解决什么样问题。”宁德时代21C智能计算与数据中心负责人赵旭山说。

  在AI制药领域,诞生了像Alpha Fold这种成就卓著的成果。那么,AI对创新药物研究究竟带来哪些利好?

  “AI是CADD(计算机辅助药物设计)一种新的强大的工具。”中国科学院上海药物研究所研究员、药物发现与设计中心主任朱维良说,AI在药物靶标作用、新分子生成、成药性的预测这三个方面都已经产生影响,或者即将产生革命性的影响,非常值得期待。

  “未来,AI for Science主战场可能是生命科学领域,而且一定会越来越大放异彩。”晶泰科技联合创始人兼CEO马健表示,晶泰和深势一直保持合作,希望有更多技术和产品侧的合作,共同为药物研发提供更多更好的工具,提高科研和药物开发的效率。

  AI技术发展到今天,在带来新方法、新工具的同时,也在赋能产业应用的实际场景。2023科学智能峰会,以“四梁N柱”为主线展开,设置了算法与软件模型、数据库与知识库、新能源应用、材料计算、生命科学等十场主题分论坛,一批优秀研究人员和产业代表,深入探讨AI for Science与各自专业领域相关的科学研究和实践应用。

  在2023全球科学智能峰会,一大批不同学科、不同背景的人们,因为AI for Science而能聚在一起、聊在一起,这正是AI for Science的特点和魅力所在。

  AI for Science的大潮已至,在2023全球科学智能峰会,吹响了出发的号角,中国正一步步朝着新一轮科学革命制高点攀登迈进。

  让我们共同发现真机遇、解决真问题,共建AI for Science新未来!

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责任编辑:Rex_11

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