人工智能驱动的科学研究论坛：科学无边界，探索无止境

5月30日，2023中关村论坛“人工智能驱动的科学研究”平行论坛在中关村国家自主创新示范区展示中心召开。本次论坛由科技部战略规划司主办，中国科学技术信息研究所、北京智源人工智能研究院和北京科学智能研究院共同承办。清华大学、北京大学、北京智源人工智能研究院等海内外科研机构的知名专家作主旨报告，来自国内外260余位专家学者共同参会。

科技部副部长相里斌在致辞时指出，当前全球人工智能领域创新活跃，人工智能技术在科学研究领域日益展现出超越传统数学或物理学方法的强大能力，推动人工智能驱动的科学研究从概念导入期进入落地应用的新阶段，正在形成变革科学研究的新范式，引领全球人工智能发展新方向。他强调，要继续凝聚共识、汇聚力量，加快推动人工智能驱动的科学研究。

墨奇科技副总裁孟卓飞发布“基于大语言模型+向量数据库的文献知识库——Science Navigator”。该产品由北京科学智能研究院、中国科学院计算机网络信息中心、墨奇科技联合开发，让科研工作者能够通过对话提问的方式进行文献的检索、阅读、分析及管理，大幅提升效率，进一步助力科研人员提升科研生产力，释放更多的时间精力在解决关键问题与创新思考上，此成果的发布也为AI for Science的基礎设施建设再添基石。

鄂维南院士以“AI时代的科研体系重构”为题进行了精彩演讲。AI for Science为一系列基础科学问题提供了颠覆性解决方案，帮助科学家突破以往难以解决的研究瓶颈，解决产业中的实际问题。为适应AI for Science发展的需求，不仅亟需开发数据库、软件、模型等新方法和新工具，还需要向“平台科研”模式转变，搭建“垂直整合”的人才团队，以创造新的价值。

美国国家工程院院士、香港大学工程学院院长、机械工程教授大卫·斯罗洛维茨教授在“基于人工智能的材料精确模拟”演讲中谈到，深度势能方法结合了机器学习与物理建模，解决了分子模拟中效率与精度不可兼得的困境，其可以在保持量子力学精度的基础上，将分子动力学模拟的效率提升数个量级，在材料缺陷研究方面发挥重要作用。

微软亚洲研究院副院长、微软杰出首席科学家刘铁岩发表演讲“AI for Science：科学发现的第五范式”，从利用人工智能求解科学方程、分析科学数据以及自动发现科学规律等维度进行探讨，并分享了微软研究院相关研究成果。

美国科学院院士、普林斯顿大学化学系教授罗伯特·卡尔教授以“采用人工智能预测原子的动力学过程”为题进行演讲，提出运用机器学习技术可扩大计算体系的空间和时间尺度，有效地提升分子动力学模拟的效率，应用效果值得期待。

清华大学智能产业研究院卓越访问教授、美国芝加哥丰田计算技术研究所教授许锦波从“AI+生物学”视角切入，带来主题报告“AI蛋白生成技术：引领生物经济新变革”。他认为，在人工智能的加持下，未来10年内生物技术的进步将带来每年高达4万亿美元的经济效益。人工智能加速蛋白质研究进程，已经大幅提升蛋白质结构预测的准确度。下一阶段，根据特定的功能需求设计自然界不存在的蛋白质或改造已有的蛋白质，将为生物科技带来更大颠覆性突破，并为整个生物经济带来重构的机遇。

剑桥大学化学工程和生物技术系阿列克谢·拉普金教授以“化学全栈数字研发技术”为题，介绍了在化学合成开发中实施知识图谱的人工智能工作流程，以及剑桥iDMT中心的全数字化研发工作。

“科学无边界，探索无止境”。本次论坛聚焦推进人工智能驱动的科学研究，内容丰富，亮点纷呈。论坛为国内外各界专家探索科学智能发展前沿，提供了科技创新高端国际交流平台，必将推动人工智能进一步赋能科学研究。