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諾貝爾獎將AI for Science推上風(fēng)口,這個科研范式改變了什么?

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諾貝爾獎將AI for Science推上風(fēng)口,這個科研范式改變了什么?

對于這個領(lǐng)域的信仰者而言,在未來,所有傳統(tǒng)研發(fā)手段都值得被AI for Science重新升級一遍。

圖片來源:瑞典皇家科學(xué)院

界面新聞記者 | 伍洋宇

界面新聞編輯 | 文姝琪

在2024年諾貝爾物理學(xué)獎與化學(xué)獎接連發(fā)布后,比起這兩個領(lǐng)域更興奮的是人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者與關(guān)注者。

10月8日,瑞典皇家科學(xué)院宣布,2024年諾貝爾物理學(xué)獎被授予美國普林斯頓大學(xué)教授約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓 (Geoffrey Hinton),以表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

次日,2024年諾貝爾化學(xué)獎公布,一半授予大衛(wèi)·貝克(David Baker),“以表彰在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的貢獻”;另一半共同授予德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰·M·詹珀(John M. Jumper),“以表彰他們在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的成就”。

兩項名單跟AI關(guān)聯(lián)度之高,在各自領(lǐng)域激起了巨大浪潮。

前者共同幫助啟動了機器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展,即以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)革命。后者則是利用AI技術(shù)促進科學(xué)研究的典范,其中大衛(wèi)·貝克為華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所所長,首次使用生成式人工智能從頭設(shè)計出了全新的抗體,有望讓AI從頭設(shè)計蛋白進入抗體藥物市場。德米斯和約翰則共同來自以AlphaGo聞名在外的谷歌旗下DeepMind,團隊研發(fā)的AlphaFold系列對于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測及相關(guān)變革性研究具有里程碑式貢獻。 

這一獎項的決定,在很大程度上肯定了由計算機科學(xué)撬動其他領(lǐng)域基礎(chǔ)科學(xué)研究進程的研究范式,即AI for Science(AI4S),這背后存在一個巨大的可發(fā)展的創(chuàng)業(yè)體系和商業(yè)空間。 

AI4S是指利用人工智能技術(shù)來推動和加速科學(xué)研究的新型研究范式。這種范式通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、高性能計算等技術(shù),幫助科學(xué)家在各個領(lǐng)域進行更深入的探索和發(fā)現(xiàn)。正如DeepMind和大衛(wèi)·貝克團隊的研究成果,加速了該領(lǐng)域?qū)τ诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測與設(shè)計的研究工作,這將直接推動生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研發(fā)進程。 

在國內(nèi),有一家叫做深勢科技的創(chuàng)業(yè)公司,其成就能夠?qū)?biāo)DeepMind。2021年,深勢科技團隊?wèi){借UniFold成功復(fù)現(xiàn)了AlphaFold 2,并在個別指標(biāo)上優(yōu)于后者,打破了DeepMind在蛋白折疊領(lǐng)域的壟斷。隨后,其發(fā)布的Uni-Mol Docking V2在蛋白-配體對接預(yù)測工作上實現(xiàn)重大突破,表現(xiàn)僅略微遜色于AlphaFold 3。

在PoseBuster數(shù)據(jù)集上,各方案展現(xiàn)出的預(yù)測精度

深勢科技同樣錨定在AI4S領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施搭建,提出了“多尺度建模+機器學(xué)習(xí)+高性能計算”的科研范式,目前已推出Bohrium科研云平臺、Hermite藥物計算設(shè)計平臺、RiDYMO難成藥靶標(biāo)研發(fā)平臺及Pilotey電池設(shè)計自動化平臺等工業(yè)設(shè)計與仿真基礎(chǔ)設(shè)施。

作為國內(nèi)為數(shù)不多定位AI4S領(lǐng)域的企業(yè),深勢科技CEO孫偉杰就諾貝爾獎對AI4S形成的話題效應(yīng)接受了界面新聞記者的采訪。

對于諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎顯示出Science與AI的關(guān)系,孫偉杰認為物理學(xué)獎更像是Science for AI,化學(xué)獎則更多體現(xiàn)了AI for Science。從兩個獎項的可預(yù)測性來講,物理學(xué)獎更讓人意外。團隊推測,這可能與過去幾年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理學(xué)領(lǐng)域陸續(xù)發(fā)揮了重要作用有關(guān),例如相關(guān)的數(shù)據(jù)處理、新儀器設(shè)備研發(fā)以及新材料發(fā)現(xiàn)等等。 

雖然今年的諾貝爾獎讓大眾忍不住猜想,評委們的視線是否有意向AI進行了傾斜,但在科研人員視角下,邏輯并非如此。 

孫偉杰告訴界面新聞記者,公司內(nèi)部在日常討論的時候,已經(jīng)有人推測過AlphaFold獲得諾貝爾獎的可能性。因為在人類現(xiàn)存尚未獲獎的重大成果中,AlphaFold對于蛋白折疊(指蛋白質(zhì)在合成后,從無規(guī)則的多肽鏈自發(fā)形成具有特定三維結(jié)構(gòu)的過程,AlphaFold利用AI技術(shù)實現(xiàn)了對蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)預(yù)測)的貢獻,是內(nèi)部公認最值得獲獎的成果之一,相比其他成果對科研和產(chǎn)業(yè)的影響都至關(guān)深刻。

大衛(wèi)團隊和DeepMind的成果毫無疑問是AI技術(shù)在化學(xué)生物領(lǐng)域的重要突破。從領(lǐng)域上來看,生命科學(xué)和物質(zhì)科學(xué)將是AI4S的重點落地方向,它們包括但不限于生命科學(xué)、材料科學(xué)、能源科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、信息科學(xué)等。

孫偉杰認為接下來會有兩個重要趨勢,首先,在AI解決了一個具體科學(xué)問題后,未來外界會看到越來越多的類似成果;其次,整個基礎(chǔ)科學(xué)研究的范式已經(jīng)發(fā)生改變,在未來,AI與學(xué)科領(lǐng)域認知和先進實驗手段相結(jié)合,將成為主流的科研范式。

理論上來說,AI4S走上諾獎風(fēng)口不一定會讓資本和創(chuàng)業(yè)者迅速涌入某一個賽道,但它一定有自己潛移默化的影響,孫偉杰認為它最根本的影響將是加強大眾對AI4S的共識。

這種共識會加速科研領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變,讓研究機構(gòu)更快把精力投入轉(zhuǎn)移到AI4S的路線上,這也就意味著AI4S基礎(chǔ)設(shè)施將變得更加重要。在這個“從0到1”的轉(zhuǎn)變背后,跨學(xué)科的研究壁壘和人才培養(yǎng)可能是其中的核心難點。

科研之外,就AI4S的商業(yè)格局而言,以深勢科技為代表的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)企業(yè)處于中游,這里的行業(yè)生態(tài)其實還相對早期,但AI4S的上下游產(chǎn)業(yè)生態(tài)已經(jīng)相對成熟和龐大,其中上游包括以AI芯片、云計算服務(wù)為代表的基礎(chǔ)設(shè)施,下游則對應(yīng)生命科學(xué)和物質(zhì)科學(xué)兩大門類中的眾多場景,單就AI制藥而言已包含多家上市公司。

其中,以DeepMind和深勢科技為代表的公司,其商業(yè)模式有高度重疊的部分,即為有基礎(chǔ)科研需求的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)提供AI4S研究工具和平臺。孫偉杰預(yù)估,這里對應(yīng)一個萬億級全球市場,國內(nèi)市場也至少是千億級別。 

中美在這一落地環(huán)節(jié)上存在差異。就生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)而言,美國相對中國市場更加完善,且市場規(guī)模更大。而在材料、電池、能源等制造業(yè)領(lǐng)域,中國企業(yè)的優(yōu)勢非常明顯。不過在不同市場,AI4S服務(wù)客戶的底層技術(shù)是相通的,這意味著企業(yè)要針對不同領(lǐng)域采取不同的市場策略。

以深勢科技自身而言,團隊的下一步技術(shù)突破方向是其“深勢宇知”科學(xué)大模型體系,要完成分子、原子、基因、蛋白這四種模態(tài)的統(tǒng)一,使其對于無論小分子、大分子還是高分子都具備完整的表征和性質(zhì)預(yù)測的能力,這將是一個“有機分子宇宙”的通用模型,有機會對上述科研工作產(chǎn)生重大的推動力。

此前,深勢科技首席科學(xué)家張林峰在今年上半年接受界面新聞采訪時,曾判斷AI4S領(lǐng)域的科學(xué)大模型正處于GPT-2階段,孫偉杰表示,GPT-3時刻可能會出現(xiàn)在2025年。在這個階段,模型的核心任務(wù)仍是學(xué)到更多科學(xué)規(guī)律。而在GPT-3之后,它的下一個進化目標(biāo)是如何對現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)做出反饋。

在孫杰看來,科學(xué)研究的范式已經(jīng)被AI改變了,但這種改變還不均衡,不同學(xué)科和不同人群之間的快慢進度會不一樣。而怎么讓AI對科研的改變變得更普世和通用,這是深勢科技這類公司的使命。

作為少數(shù)定位AI4S平臺化建設(shè)的公司,孫偉杰不諱言在諾獎名單公布后得到了外界的諸多關(guān)注,這當(dāng)中也包括投資人。對于這件事在融資和商務(wù)拓展上的直觀影響,他表示接下來可能“敲門”會更加容易,但無論是融資還是商務(wù)拓展最終一定是符合市場和商業(yè)邏輯。

對于這個領(lǐng)域的信仰者而言,在未來,所有傳統(tǒng)研發(fā)手段都值得被AI for Science重新升級一遍。

“本質(zhì)上是大家擁有了一臺更高水平的挖礦機,之前可能只能挖地表一兩米,但是剩下的這些都是深礦,需要更準(zhǔn)的探測技術(shù)和更強的挖掘能力?!睂O偉杰說,“而這就是AI for Science將會帶給大家的?!?/span>

未經(jīng)正式授權(quán)嚴禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。

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  • 《Science》雜志發(fā)表中國生物RSV F蛋白相關(guān)研究成果

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諾貝爾獎將AI for Science推上風(fēng)口,這個科研范式改變了什么?

對于這個領(lǐng)域的信仰者而言,在未來,所有傳統(tǒng)研發(fā)手段都值得被AI for Science重新升級一遍。

圖片來源:瑞典皇家科學(xué)院

界面新聞記者 | 伍洋宇

界面新聞編輯 | 文姝琪

在2024年諾貝爾物理學(xué)獎與化學(xué)獎接連發(fā)布后,比起這兩個領(lǐng)域更興奮的是人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者與關(guān)注者。

10月8日,瑞典皇家科學(xué)院宣布,2024年諾貝爾物理學(xué)獎被授予美國普林斯頓大學(xué)教授約翰·霍普菲爾德(John Hopfield)和加拿大多倫多大學(xué)教授杰弗里·辛頓 (Geoffrey Hinton),以表彰他們“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明”。

次日,2024年諾貝爾化學(xué)獎公布,一半授予大衛(wèi)·貝克(David Baker),“以表彰在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的貢獻”;另一半共同授予德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和約翰·M·詹珀(John M. Jumper),“以表彰他們在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的成就”。

兩項名單跟AI關(guān)聯(lián)度之高,在各自領(lǐng)域激起了巨大浪潮。

前者共同幫助啟動了機器學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展,即以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)革命。后者則是利用AI技術(shù)促進科學(xué)研究的典范,其中大衛(wèi)·貝克為華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所所長,首次使用生成式人工智能從頭設(shè)計出了全新的抗體,有望讓AI從頭設(shè)計蛋白進入抗體藥物市場。德米斯和約翰則共同來自以AlphaGo聞名在外的谷歌旗下DeepMind,團隊研發(fā)的AlphaFold系列對于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測及相關(guān)變革性研究具有里程碑式貢獻。 

這一獎項的決定,在很大程度上肯定了由計算機科學(xué)撬動其他領(lǐng)域基礎(chǔ)科學(xué)研究進程的研究范式,即AI for Science(AI4S),這背后存在一個巨大的可發(fā)展的創(chuàng)業(yè)體系和商業(yè)空間。 

AI4S是指利用人工智能技術(shù)來推動和加速科學(xué)研究的新型研究范式。這種范式通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、高性能計算等技術(shù),幫助科學(xué)家在各個領(lǐng)域進行更深入的探索和發(fā)現(xiàn)。正如DeepMind和大衛(wèi)·貝克團隊的研究成果,加速了該領(lǐng)域?qū)τ诘鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測與設(shè)計的研究工作,這將直接推動生物醫(yī)藥領(lǐng)域的研發(fā)進程。 

在國內(nèi),有一家叫做深勢科技的創(chuàng)業(yè)公司,其成就能夠?qū)?biāo)DeepMind。2021年,深勢科技團隊?wèi){借UniFold成功復(fù)現(xiàn)了AlphaFold 2,并在個別指標(biāo)上優(yōu)于后者,打破了DeepMind在蛋白折疊領(lǐng)域的壟斷。隨后,其發(fā)布的Uni-Mol Docking V2在蛋白-配體對接預(yù)測工作上實現(xiàn)重大突破,表現(xiàn)僅略微遜色于AlphaFold 3。

在PoseBuster數(shù)據(jù)集上,各方案展現(xiàn)出的預(yù)測精度

深勢科技同樣錨定在AI4S領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施搭建,提出了“多尺度建模+機器學(xué)習(xí)+高性能計算”的科研范式,目前已推出Bohrium科研云平臺、Hermite藥物計算設(shè)計平臺、RiDYMO難成藥靶標(biāo)研發(fā)平臺及Pilotey電池設(shè)計自動化平臺等工業(yè)設(shè)計與仿真基礎(chǔ)設(shè)施。

作為國內(nèi)為數(shù)不多定位AI4S領(lǐng)域的企業(yè),深勢科技CEO孫偉杰就諾貝爾獎對AI4S形成的話題效應(yīng)接受了界面新聞記者的采訪。

對于諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎顯示出Science與AI的關(guān)系,孫偉杰認為物理學(xué)獎更像是Science for AI,化學(xué)獎則更多體現(xiàn)了AI for Science。從兩個獎項的可預(yù)測性來講,物理學(xué)獎更讓人意外。團隊推測,這可能與過去幾年來人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物理學(xué)領(lǐng)域陸續(xù)發(fā)揮了重要作用有關(guān),例如相關(guān)的數(shù)據(jù)處理、新儀器設(shè)備研發(fā)以及新材料發(fā)現(xiàn)等等。 

雖然今年的諾貝爾獎讓大眾忍不住猜想,評委們的視線是否有意向AI進行了傾斜,但在科研人員視角下,邏輯并非如此。 

孫偉杰告訴界面新聞記者,公司內(nèi)部在日常討論的時候,已經(jīng)有人推測過AlphaFold獲得諾貝爾獎的可能性。因為在人類現(xiàn)存尚未獲獎的重大成果中,AlphaFold對于蛋白折疊(指蛋白質(zhì)在合成后,從無規(guī)則的多肽鏈自發(fā)形成具有特定三維結(jié)構(gòu)的過程,AlphaFold利用AI技術(shù)實現(xiàn)了對蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)預(yù)測)的貢獻,是內(nèi)部公認最值得獲獎的成果之一,相比其他成果對科研和產(chǎn)業(yè)的影響都至關(guān)深刻。

大衛(wèi)團隊和DeepMind的成果毫無疑問是AI技術(shù)在化學(xué)生物領(lǐng)域的重要突破。從領(lǐng)域上來看,生命科學(xué)和物質(zhì)科學(xué)將是AI4S的重點落地方向,它們包括但不限于生命科學(xué)、材料科學(xué)、能源科學(xué)、環(huán)境科學(xué)、信息科學(xué)等。

孫偉杰認為接下來會有兩個重要趨勢,首先,在AI解決了一個具體科學(xué)問題后,未來外界會看到越來越多的類似成果;其次,整個基礎(chǔ)科學(xué)研究的范式已經(jīng)發(fā)生改變,在未來,AI與學(xué)科領(lǐng)域認知和先進實驗手段相結(jié)合,將成為主流的科研范式。

理論上來說,AI4S走上諾獎風(fēng)口不一定會讓資本和創(chuàng)業(yè)者迅速涌入某一個賽道,但它一定有自己潛移默化的影響,孫偉杰認為它最根本的影響將是加強大眾對AI4S的共識。

這種共識會加速科研領(lǐng)域的范式轉(zhuǎn)變,讓研究機構(gòu)更快把精力投入轉(zhuǎn)移到AI4S的路線上,這也就意味著AI4S基礎(chǔ)設(shè)施將變得更加重要。在這個“從0到1”的轉(zhuǎn)變背后,跨學(xué)科的研究壁壘和人才培養(yǎng)可能是其中的核心難點。

科研之外,就AI4S的商業(yè)格局而言,以深勢科技為代表的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)企業(yè)處于中游,這里的行業(yè)生態(tài)其實還相對早期,但AI4S的上下游產(chǎn)業(yè)生態(tài)已經(jīng)相對成熟和龐大,其中上游包括以AI芯片、云計算服務(wù)為代表的基礎(chǔ)設(shè)施,下游則對應(yīng)生命科學(xué)和物質(zhì)科學(xué)兩大門類中的眾多場景,單就AI制藥而言已包含多家上市公司。

其中,以DeepMind和深勢科技為代表的公司,其商業(yè)模式有高度重疊的部分,即為有基礎(chǔ)科研需求的產(chǎn)業(yè)和企業(yè)提供AI4S研究工具和平臺。孫偉杰預(yù)估,這里對應(yīng)一個萬億級全球市場,國內(nèi)市場也至少是千億級別。 

中美在這一落地環(huán)節(jié)上存在差異。就生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)而言,美國相對中國市場更加完善,且市場規(guī)模更大。而在材料、電池、能源等制造業(yè)領(lǐng)域,中國企業(yè)的優(yōu)勢非常明顯。不過在不同市場,AI4S服務(wù)客戶的底層技術(shù)是相通的,這意味著企業(yè)要針對不同領(lǐng)域采取不同的市場策略。

以深勢科技自身而言,團隊的下一步技術(shù)突破方向是其“深勢宇知”科學(xué)大模型體系,要完成分子、原子、基因、蛋白這四種模態(tài)的統(tǒng)一,使其對于無論小分子、大分子還是高分子都具備完整的表征和性質(zhì)預(yù)測的能力,這將是一個“有機分子宇宙”的通用模型,有機會對上述科研工作產(chǎn)生重大的推動力。

此前,深勢科技首席科學(xué)家張林峰在今年上半年接受界面新聞采訪時,曾判斷AI4S領(lǐng)域的科學(xué)大模型正處于GPT-2階段,孫偉杰表示,GPT-3時刻可能會出現(xiàn)在2025年。在這個階段,模型的核心任務(wù)仍是學(xué)到更多科學(xué)規(guī)律。而在GPT-3之后,它的下一個進化目標(biāo)是如何對現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)做出反饋。

在孫杰看來,科學(xué)研究的范式已經(jīng)被AI改變了,但這種改變還不均衡,不同學(xué)科和不同人群之間的快慢進度會不一樣。而怎么讓AI對科研的改變變得更普世和通用,這是深勢科技這類公司的使命。

作為少數(shù)定位AI4S平臺化建設(shè)的公司,孫偉杰不諱言在諾獎名單公布后得到了外界的諸多關(guān)注,這當(dāng)中也包括投資人。對于這件事在融資和商務(wù)拓展上的直觀影響,他表示接下來可能“敲門”會更加容易,但無論是融資還是商務(wù)拓展最終一定是符合市場和商業(yè)邏輯。

對于這個領(lǐng)域的信仰者而言,在未來,所有傳統(tǒng)研發(fā)手段都值得被AI for Science重新升級一遍。

“本質(zhì)上是大家擁有了一臺更高水平的挖礦機,之前可能只能挖地表一兩米,但是剩下的這些都是深礦,需要更準(zhǔn)的探測技術(shù)和更強的挖掘能力。”孫偉杰說,“而這就是AI for Science將會帶給大家的?!?/span>

未經(jīng)正式授權(quán)嚴禁轉(zhuǎn)載本文,侵權(quán)必究。