探索AI for Science 復旦大學科研團隊有話說

6月27日，國內高校最大的云上科研智算平臺CFFF(Computing for the Future at Fudan)在復旦大學正式上線。復旦大學科研團隊積極探索AI for Science，引發和會各界關注。

圖說：趙東元院士在指導學生實驗

在化學領域，復旦大學化學系教授、中國科學院院士趙東元用新方法尋找新材料。

(相關資料圖)

鉆研介孔材料多年、曾獲國家自然科學一等獎的他對CFFF平臺推進AI for Science研究充滿期待：“CFFF平臺的上線就像我們擁有了一個‘大科學裝置’，讓做科研如虎添翼。實驗科學的數據非常多，基于這一平臺，如果可以通過文獻數據找到設計一種材料的最佳路線，將會省掉很多時間，我們對物質觀的認識也會更加深入。”

在趙東元看來，科研范式已經到了研究復雜體系的新階段。“現在似乎沒有出現像愛因斯坦這樣偉大的科學家，沒有量子力學這樣偉大的科學發現了，為什么?實際上，我們我們現在是在復雜體系下來研究科學，當然要借助更多的工具、不同的交叉學科融合來共同推進科研進展，AI就是一個很好的工具。”

也正因此，趙東元認為，AI for Science，既包含科學本身的創新，也包含AI等工具和平臺的創新，“技術創新其實和科學創新現在結合非常緊密，科學的發展會促進技術的變化，而技術為人類提供視野、工具，也會促進科學的發展。”

趙東元特別提到，創新需要環境的涵養：“對復雜體系的研究突破，絕不是靠某一個人或某個團隊，它是一個群體效應，需要營造一個創新的環境，相互影響，共同提高，才能真正在科研中取得新突破。”

圖說：復旦大學劉智攀教授用AI等新方法探索化學研究并研發LASP平臺

復旦大學化學系教授，劉智攀用AI預測化學反應和結構。他說，“我們課題組其實從2013年以后，就認識到傳統的計算科學遇到了瓶頸，我們開始找一些新的工具來幫助做第一性原理的計算。后來我們關注到國外有一兩篇論文，可以通過AI的方法來幫助我們求解薛定諤方程，我們受此啟發也開始嘗試用AI的方法。在2016年的時候，我們突破了數據采集等難題，形成我們自己的方法和軟件，叫LASP。可以說，我們開創了AI for chemistry的整個領域關于計算平臺的研發窗口期。”

在劉智攀看來，AI在計算化學中扮演了關鍵角色，“就是沒有這個方法的話，以前很多的化學反應預測、結構預測完全沒有法做。有了這個方法以后，現在就可以盲做，自動化地讓計算機來幫我們設計一些結構，讓計算機來幫我們設計一些化學反應，所以這是一個0到1的過程。”

這其中，怎么把化學的問題轉化成一個AI的問題，劉智攀認為是AI for science的關鍵。隨著CFFF平臺的上線，他認為這給科研帶來了極大的便利和新的機會。

“當你把GPU卡和GPU卡全部給它超級連接起來以后，它可以做超大的模型。”劉智攀認為，這是加速的一個好辦法。

圖說：復旦李昊團隊基于CFFF研發首個氣象大模型

復旦大學人工智能創新與產業研究院李昊團隊近期發布了45億參數量的中短期天氣預報大模型-伏羲，預測效果在公開數據集上首次達到業界公認的ECMWF(歐洲中期天氣預報中心)集合平均水平，并將預測速度從模式的小時級縮短到了3秒內。這也是CFFF平臺上孕育出的第一個大模型。

“基于CFFF平臺的千卡并行智能計算，這樣一個規模的大模型只用一天就完成了訓練。傳統的計算平臺是很難做到的。”李昊介紹說，訓練這個大模型對顯存、計算、傳輸帶寬等硬件提出了嚴苛的要求，CFFF平臺圓滿完成了這一任務。

圖說：復旦大學周陽老師用計算探索社會科學

不僅是理工學科，社會科學也需要足夠的算力支持。復旦大學大數據研究院，青年副研究員周陽教授舉了一個“極端”例子：如果我們能夠把每一個人的行為都刻畫出來，把微觀行為刻畫與交互到極致，當算力足夠的時候，我們就能夠刻畫出來整個社會的一個運行方式。

但以往傳統的社會科學研究中，這樣的數據和算力需求存在重重挑戰。周陽認為 “因為有了AI技術的出現，有了智算平臺的支持，新類型的數據得以進入研究中。”

“它還能在一定程度上解決我們硬件上的約束，這將加速了交叉學科的發展。有了這樣的一個平臺，可以解決算力方面的要求。”周陽說。

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