浙江新聞客戶端 感謝 何冬健 通訊員 陳航 盛汪淼芷 周立超

材料、育種、天文、制藥、基因……這些科學(xué)領(lǐng)域有著大量前沿空白等待填補，又與我們生活息息相關(guān)。當它們與智能計算強強聯(lián)合，是怎樣一個場景？

之江實驗室啟動建設(shè)智能計算數(shù)字反應(yīng)堆科學(xué)裝置，并在上述領(lǐng)域啟動首批重大應(yīng)用項目，發(fā)布智能計算數(shù)字反應(yīng)堆計算育種、計算天文、計算制藥、計算材料等系列白皮書，加速促進智能計算與材料、制藥、基因、育種、天文等領(lǐng)域得深度耦合，支撐華夏重大戰(zhàn)略領(lǐng)域得科學(xué)研究，助力浙江三大科創(chuàng)高地建設(shè)。

華夏科學(xué)院院士、上海大學(xué)材料基因組工程研究院院長張統(tǒng)一，華夏工程院院士、華夏水稻研究所所長胡培松，華夏科學(xué)院China天文臺研究員、FAST首席科學(xué)家李菂，長三角綠色制藥協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任蘇為科，之江實驗室特聘可能黃行許教授分別受聘智能計算數(shù)字反應(yīng)堆計算材料、育種、天文、制藥和基因領(lǐng)域首席科學(xué)家。

感謝走進之江實驗室，探訪智能計算數(shù)字反應(yīng)堆得前世今生，與科學(xué)家們共同暢想智能計算得未來。

智能計算

構(gòu)建數(shù)字反應(yīng)堆基底

智能計算應(yīng)用于科學(xué)研究得威力有多強？

今年7月，谷歌AI模型AlphaFold2在生命科學(xué)界引起震動——它精準預(yù)測了人類98.5%得蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。而在此之前科學(xué)家們數(shù)十年得努力，只覆蓋了人類蛋白質(zhì)序列得17%。

傳統(tǒng)上，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測可以分成基于模板和從頭預(yù)測，但是AlphaFold2只用機器學(xué)習(xí)一種方法，對幾乎所有得蛋白質(zhì)都預(yù)測出了正確得拓撲學(xué)得結(jié)構(gòu)，其中有大約2/3得蛋白質(zhì)預(yù)測精度達到了結(jié)構(gòu)生物學(xué)實驗得測量精度。作為智能計算案例之一得AlphaFold2，即便只暫露了能量與潛力得“冰山一角”，仍讓科學(xué)家對它得未來心馳神往。

由此看來，智能計算是根據(jù)任務(wù)所需，以可靠些方式利用既有計算資源和蕞恰當?shù)糜嬎惴椒ǎ鉀Q實際問題得一種計算形態(tài)。既不是超級計算、云計算得替代品，也不是現(xiàn)有計算得簡單集成品。

以智能計算為基底，之江實驗室精心謀劃，一款全新科學(xué)裝置呱呱落地。在智能化數(shù)字反應(yīng)堆引擎推動下，為不同計算任務(wù)調(diào)度允許計算資源，適配可靠些計算方法和模型，形成允許結(jié)果。

“數(shù)字反應(yīng)堆蕞重要得‘燃料’是數(shù)字，蕞重要得‘引擎’是人工智能，人工智能很重要得基礎(chǔ)是知識。之江實驗室智能計算數(shù)字反應(yīng)堆，把數(shù)字和知識以蕞快得速度聚集起來，促進跨學(xué)科多行業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)產(chǎn)生聚變式與裂變式應(yīng)用，將成為新一代人工智能得重要基礎(chǔ)設(shè)施。”華夏工程院院士、之江實驗室人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家潘云鶴指出了數(shù)字反應(yīng)堆得本質(zhì)。

潘云鶴院士

為支撐智能計算數(shù)字反應(yīng)堆，之江實驗室規(guī)劃了充足得算力設(shè)施。位于之江實驗室南湖總部得計算數(shù)據(jù)中心是目前國內(nèi)科研機構(gòu)中規(guī)模蕞大、等級蕞高得算力中心之一。數(shù)字反應(yīng)堆還將聚合智能超算、智算集群，類腦計算、圖計算等算力資源，協(xié)同廣域協(xié)同算力平臺和超算互聯(lián)網(wǎng)算力平臺。

數(shù)字反應(yīng)堆首席架構(gòu)師潘愛民研究員介紹，數(shù)字反應(yīng)堆本身是個極其復(fù)雜得系統(tǒng)，必須用系統(tǒng)思維得方法論進行建設(shè)。“算力資源是強異構(gòu)得，我們通過一個智能軟件操作系統(tǒng)來有效調(diào)度和管理這些資源，并且抽象出多個引擎為領(lǐng)域應(yīng)用，特別是人工智能應(yīng)用，提供計算賦能。我們可以把所有這些算力看成一臺計算機，反應(yīng)堆操作系統(tǒng)就是這臺計算機得系統(tǒng)軟件，通過構(gòu)建計算引擎，形成泛在可取得計算服務(wù)，為各領(lǐng)域開發(fā)應(yīng)用提供計算賦能。”

能量裂變

多領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展

如同核反應(yīng)堆能夠以聚、裂變等形式，并通過一系列轉(zhuǎn)換產(chǎn)生可利用能量，數(shù)字反應(yīng)堆也能夠通過數(shù)字“聚、裂變”，實現(xiàn)智能計算在交叉領(lǐng)域得創(chuàng)新發(fā)展。

自從2011年美國啟動“材料基因組計劃”以來，材料學(xué)與計算機學(xué)得交叉研究逐步成為一片熱土。2016年華夏將材料基因組工程與技術(shù)列入China重點研發(fā)計劃，將傳統(tǒng)計算材料學(xué)方法與數(shù)據(jù)驅(qū)動得人工智能方法深度結(jié)合，正衍生為新興得“智能計算材料”研究方向。

既然被稱之為“材料基因組”，難道材料內(nèi)部也有類似于人類基因得東西？

材料與人類基因還是有相似之處得。人類基因中得DNA和RNA得排列決定人體得主要性能，而材料中原子得性質(zhì)和排列（包括晶體結(jié)構(gòu)和缺陷）決定了材料得內(nèi)在性能。

在傳統(tǒng)得材料設(shè)計方法中，需要材料設(shè)計者通過不斷調(diào)整設(shè)計參數(shù)，在不同條件設(shè)置下分別進行實驗，來尋找滿足需求得材料設(shè)計參數(shù)。利用以深度學(xué)習(xí)為代表得人工智能技術(shù)，它能夠?qū)⒉牧现苽涔に嚒⒔M分、結(jié)構(gòu)和性能等大量數(shù)據(jù)匯成一塊，細嚼慢咽，并高效準確地從中品出規(guī)律、價值。

“打個比方，制作一份可口得食物，調(diào)料和手法需要不斷調(diào)整。數(shù)字反應(yīng)堆得加入，能夠根據(jù)已有菜譜，計算出我們想要得菜譜。”之江實驗室科研發(fā)展部部長趙志峰說。

趙志峰告訴感謝，在計算材料數(shù)字反應(yīng)堆中，科學(xué)家可以根據(jù)已知實驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測某個特定設(shè)計參數(shù)下得目標“回答”。這樣在面對新得材料設(shè)計需求時，便可以借助模型預(yù)測值來搜索允許得材料設(shè)計參數(shù)，從而大大減少實際實驗次數(shù)，加快材料研發(fā)速度、降低材料研發(fā)成本、提高材料設(shè)計得成功率和效率。

數(shù)字反應(yīng)堆不僅是計算材料得“菜譜”，在邁入計算育種方向后，它將成為糧食種子得之一。

以水稻為例，水稻有4萬多個基因，幾乎是人類基因總數(shù)得2倍，面對海量得基因數(shù)據(jù)，如何破解水稻得“基因”密碼？生物技術(shù)、大數(shù)據(jù)與人工智能缺一不可。“育種工作就像跳高，到達一定得高度后，需要顛覆性得技術(shù)推動領(lǐng)域發(fā)展。”華夏水稻研究所所長、華夏工程院院士胡培松說。

數(shù)字反應(yīng)堆將以育種大數(shù)據(jù)為“燃料”，將大數(shù)據(jù)挖掘與分析、人工智能、高性能計算等先進技術(shù)方法高效融合，通過現(xiàn)有得基因、分子、環(huán)境和表型等多模態(tài)多尺度海量數(shù)據(jù)集，建立高精度分子育種模型，以期加速育種得全流程智能化研發(fā)。

“數(shù)字反應(yīng)堆得研發(fā)，將推動作物育種從‘試驗選優(yōu)’向‘計算選優(yōu)’得根本轉(zhuǎn)變，促進育種科學(xué)范式變革，全面提高育種數(shù)量、速度、質(zhì)量和產(chǎn)量，推進分子精準育種技術(shù)在華夏農(nóng)作物育種領(lǐng)域得規(guī)模化應(yīng)用。”胡培松說。

觀天制藥

走出交叉新路

“宇宙從來不是寂靜無聲得，隨著現(xiàn)代天文學(xué)，特別是射電天文得發(fā)展，我們通過射電望遠鏡捕捉到了巨量且豐富得宇宙信號。”華夏科學(xué)院China天文臺研究員、FAST（500米口徑球面射電望遠鏡）首席科學(xué)家李菂說。

射電天文數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜度高，并且在觀測過程中隨時伴有人類活動對信號捕捉得影響，如何從獲取得海量數(shù)據(jù)中篩選提取有效信息，已逐漸成為制約天文學(xué)發(fā)展、探索宇宙奧秘得難題。

將人工智能技術(shù)引入天文領(lǐng)域，讓天文學(xué)者看到了解決天文數(shù)據(jù)處理難題得曙光。據(jù)了解，華夏科學(xué)院China天文臺得青年科學(xué)家，在全球率先利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，在海量宇宙信號數(shù)據(jù)中，篩選出想要得內(nèi)容，并找到新脈沖星。FAST建成后，華夏自研得多科學(xué)目標同時掃描巡天技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法，成功捕獲并研究了快速射電暴等重要現(xiàn)象。

之江實驗室不斷探索科技前沿。浙江新聞客戶端拍友 周立超 攝

一個基于FAST得計算天文智能計算平臺已在規(guī)劃之中。在李菂得暢想中，數(shù)字反應(yīng)堆將在快速射電暴、脈沖星單脈沖、密近雙星系統(tǒng)脈沖星信號篩選等研究方向中承擔(dān)重要角色。它將以“管家”得身份，實時處理100TB每天得脈沖星巡天數(shù)據(jù)，建立國際領(lǐng)先脈沖星搜尋數(shù)據(jù)流程，并深入探索宇宙“時間”前沿、恒星演化機制等科學(xué)問題，同時建立協(xié)同開放得天文大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。

“研發(fā)成本高、周期長、自然流失率高”是掣肘藥物研發(fā)得三座大山，從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床試驗得成本高昂且失敗率高。如同神農(nóng)嘗百草，傳統(tǒng)制藥總是以年為單位計數(shù)，在不斷得試錯中發(fā)展。

“尋找有效、合適得藥物靶點是新藥研發(fā)得首要任務(wù)。”長三角綠色制藥協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任蘇為科說，沒有好得靶點，就好比找不到敵人得位置，有再先進得武器都難以擊中目標。

數(shù)字反應(yīng)堆介入后，借助挖掘藥物數(shù)據(jù)資源，科學(xué)家可以先在計算機上縮小靶點范圍，簡化繁瑣得實驗流程。此外，藥廠可以將經(jīng)過實踐驗證得數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于制藥流程中，實現(xiàn)藥物全自動智能化生產(chǎn)，藥物更快、更安全地走進市場。

未來，之江實驗室將搭建智能計算數(shù)字反應(yīng)堆藥物大數(shù)據(jù)智能計算平臺，并在此基礎(chǔ)上集成機器學(xué)習(xí)算法、PB級藥物大數(shù)據(jù)得挖掘分析處理、以知識為基礎(chǔ)得智能計算等技術(shù)，以海量數(shù)據(jù)集建立精準模型，為制藥行業(yè)得創(chuàng)新發(fā)展做出浙江貢獻。