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AI推动科研新范式!2022中关村论坛系列活动——科学智能峰会召开

来源:北京科技报    发布日期:2022-08-09 10:49:30   阅读量:0

撰文/记者 王雪莹

近日,由北京科学智能研究院(AISI)主办、北京深势科技有限公司承办,中关村论坛执行委员会办公室、中关村科学城管理委员会为指导单位的,2022中关村论坛系列活动——首届科学智能峰会在线会议隆重召开。本届峰会以“AI for Science:共创新未来”为主题,旨在深刻剖析人工智能与科学技术的发展趋势,探索人工智能与基础科学的深度融合。

在主论坛上,北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会党组书记张继红,北京市海淀区委常委、区人民政府副区长林剑华发表致辞,表达了对此次峰会的肯定。张继红表示,北京市委市政府高度重视人工智能产业发展,明确将人工智能列为4个抢先发展的前沿技术领域之一。未来,北京将出台更多精准政策,支持科学智能研究院等新型研发机构,引进培养更多人工智能人才,加强原创性引领性科技攻关。

林剑华表示,作为中关村的发源地,海淀区是北京建设国际科技创新中心的核心区,更是全国人工智能技术和产业发展的高地。区内信息业占全市信息业超六成,数字经济核心产业增加值占全区经济总量超55%,人工智能企业远在全国的1/5……这些创新力量,已经为区域经济发展和科技创新奠定了雄厚的基础。未来,海淀区将进一步聚焦人工智能领域原始创新和自主创新,不断优化创新生态,开展前瞻性的理论和技术研究,推进人工智能智能科学和经济社会发展。

随后,包括鄂维南、黄铁军、孙凝晖、王中林、刘铁岩、张强等多位专家学者,也逐一分享了在国际生命科学、新能源、新材料等领域所取得的最新进展。

▲张平文、张亚勤、汤超、廖恒等行业专家、学者致辞

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“发生在当下的科技革命” 

在论坛开场,中国科学院院士鄂维南以此为题做了主旨报告。他指出,以机器学习为代表的人工智能将大幅推动基础科学研究,未来,基础科学研究将成为人工智能的主战场,二者的结合将会极大地促进宏、微观计算模拟的发展,进而成为工业设计的全新起点。

中国科学院院士汤超也在致辞中表示,2018年鄂维南院士希望在北大建立一个交叉学科项目,用以探索机器学习在各个科学和工程领域的应用,并取名为“AI for Science”。如今看来,这已经成为了一种趋势,甚至是一种新的范式流行了起来。

对此,中国工程院院士、清华大学智能产业研究院院长张亚勤则强调,“AI for Science”使得机器不仅能模拟普通人的智能,更可以学会科学家或者专家的智能,而这在未来,毫无疑问将成为一种全新的研究范式。

 

▲主论坛上午精彩报告

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原始创新、开源开放成为生态建设的主题词

在今天的论坛报告中,专家们一致认为,尽管“AI for Science”已然来临,但放眼全球,该研究范式对于多数科学家而言仍然很陌生,如何推动“AI for Science”的发展和生态建设成为众人关注的问题。

对此,鄂维南院士表示,科学家要勇于做原始创新,因为原始创新应当是科学家做科研的初心。同时,资源分配的体制机制也要向鼓励科学家去做原始创新的方向去设计,这需要政、产、学、研各个层面的共同努力。深势科技创始人、首席科学家张林峰博士则在主题报告中表示,以DeepModeling 为代表的一系列开源社区,已经为人们能看到的远景设计了一条更为有效的路径,能够团结大家的力量、共同推动“可能性”成为“现实”。

▲主论坛下午精彩报告

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“AI for Science”已在众多领域展现出应用落地潜力

在首日论坛上,北京科学智能研究院、深势科技、高瓴创投共同发布了《2022 AI4S全球发展观察与展望》,向大家展现近些年“AI for Science”在各个领域的重要应用实践。

在论坛现场,中科院外籍院士、中科院北京纳米能源与系统研究所创始所长和首席科学家王中林为与会观众,生动地介绍了利用自驱动系统收集环境数据的应用实例,剖析了其中的物理原理和发展路径,并说明该技术将对人类储存能源、管理能源以及能源系统之间的协作产生重要影响。在能源材料领域,清华大学长聘教授、博士生导师张强则以高比能电池研究为例,向公众阐释了能源化学和数据科学融合发展的新进展。通过将理论计算和实验相结合,应用人工智能技术在电池材料这一多尺度、复杂物理场景上实现了重要突破。

此外,北京大学计算机学院教授、北京智源人工智能研究院院长黄铁军介绍了人工智能技术与生命科学理论相结合,推动灵长类的视网膜仿真、神经元计算模式优化、高精度线虫模拟的重要研究成果。微软杰出首席科学家、微软亚洲研究院副院长刘铁岩展示了通过人工智能与物理模型相结合,利用分子动力学模拟手段,解释新冠病毒蛋白突变的机理和重要影响,进一步为药物筛序提供合理的建议。

据悉,未来3天,峰会还将通过AI for Science科学创新前沿、AI for Science与生物计算、AI for Science与工业仿真、AI for Science主题下的基础设施建设、AI for Science与材料计算、AI for Science产业化落地的机遇与挑战,六大主题分论坛、数十场顶尖报告,继续为参会嘉宾、观众带来更多前沿讨论。