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，这将显著降低研发成本，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’。”
（原标题：北京已在“科学智能”领域抢先布局）
来源：北京日报 记者 刘苏雅
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