北京已在“科学智能”领域抢先布局
近期,科技部会同自然科学基金委启动了“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science)专项部署工作,布局该领域前沿科技研发体系。而早在2021年9月,一家以“AI for Science”即“科学智能”命名的新型研发机构——北京科学智能研究院,就已在京成立。一年多来,该院持续聚焦科学智能底层基础设施建设,致力推动科学研究走向“平台科研”。
科学智能这一概念,是中国科学院院士鄂维南于2018年首次在全球提出,它是以机器学习为代表的人工智能技术与科学研究深度融合的产物,顺应了新一轮科技革命的趋势,将推动科学研究从传统的“作坊”模式向“平台科研”模式转变。
长期以来,科学研究都面临基础研究与实际应用的衔接困境,许多实际问题只能依靠研究人员的经验和不断试错来解决,科研效率亟待提高。人工智能大模型ChatGPT的诞生被人们誉为一场“颠覆性创新”,而在科研领域,北京科学智能研究院已推出了全球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,将着力打造“自然科学界的Chat-GPT”。
探究微观世界的过程可以用芯片“算”出来,听起来有些匪夷所思,但机器学习与高性能计算相结合,让DPA-1能够精确模拟出微观粒子间的互相作用情况。通过不断升级,它的算力也更强,实现了百亿级原子的高精度分子动力学模拟,目前已在高性能合金、半导体材料设计等应用场景中证明了其领先性和优越性。
当然,DPA-1能力远不止于此,围绕基础研究到应用落地的科研全链条,都将发挥巨大作用。“科学智能有望推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。”北京科学智能研究院副院长李鑫宇说,以材料科学研究为例,传统“实验试错”的方式,在新材料研发领域面临高投入、低回报的困局。而在人工智能的支持下,通过高精度模拟实现材料定向设计成为可能,“计算指导试验、实验反馈设计”的理性设计研发模式正越来越受到认可。
目前DPA-1已在科学智能广场正式公开,面向全球开源。预计今年内,DPA-1还将完成迭代升级,将直接助力新医药、新材料的研发,成为相关行业微观机理探索的重要基础设施。“通俗地讲,药物、材料的设计方案将成为能够根据需求定向生产的‘产品’。”李鑫宇说,这将显着降低研发成本,缩短研发周期。“科学智能是一套全新的科学研究范式,科研组织模式将因此发生翻天覆地的变化,希望我们能抓住这个历史机遇,实现从追赶到引领创新的‘弯道超车’。”