AI+生命科學必將大有所為,2022《理解未來》世界級科學家線上開講

2022年,未來論壇以AI for Science為年度系列主題,關注前沿交叉領域和科學熱點話題,並以《理解未來》科學講座作為此系列的首場活動

記者吳文隆 整理報導

4月21日,2022《理解未來》首期科學講座——“AI+蛋白質結構和功能預測”在全網線上開講。未來論壇理事、北京大學李兆基講席教授謝曉亮,中國工程院院士、鵬城實驗室主任、北京大學博雅講席教授高文,美國芝加哥豐田計算技術研究所教授、北京大學客座教授許錦波,聚焦AI+生命科學,分享前沿學術成果,探討跨學科交叉領域的深度融合創新。

聚焦AI+生命科學 打造年度高品質科學公益講座
在科學面臨歷史性機遇的今天,人工智慧和傳統科研結合帶來的巨大潛能使 AI for Science 成為當前的重要趨勢。2022年,未來論壇以AI for Science為年度系列主題,關注前沿交叉領域和科學熱點話題,並以《理解未來》科學講座作為此系列的首場活動,正式開啟人工智慧與科學前沿創新之旅。

作為未來論壇重磅推出的年度高品質科學公益講座,2022《理解未來》科學講座聚焦“AI+生命科學”,由未來論壇理事、北京大學李兆基講席教授謝曉亮領銜傾力策劃,邀請人工智慧、電腦領域以及蛋白質結構預測、分子力學等生命科學領域的科學家擔任主講及對話嘉賓,分享前沿科學突破,激發科學創新思維。

謝曉亮教授首先對參會嘉賓和線上觀眾表達了歡迎與感謝。“2022年,未來論壇聚集各領域最具影響力的科學家,以AI for Science作為年度主題,站在科研前沿,聚集知識之光、智慧之光。今年《理解未來》科學講座聚焦AI+Life Science,將面向科研人員、青年科學家與產業界相關人士,打造思想交流的平臺。”謝曉亮教授表示,“在此,我們期待聽到來自科學家關於未來科技發展趨勢獨到而具引領性的判斷和思考,相信這也是未來論壇《理解未來》系列所承載的使命與價值。”

高文:以鵬城雲腦Ⅱ超強算力 賦能生命健康基礎研究
在主題演講環節,高文教授以《AI for 生命科學》為題,圍繞雲腦II:AI for Science智慧算力,以及鵬城·扁鵲大模型等最新科研成果進行分享。

高文教授介紹,為了讓AI為科學問題服務,首先要打造先進自主的雲態智慧算力平臺,支持大規模開源、開放和模型共用。

他指出,鵬城雲腦 II 已建設成為首個國產自主的 E 級 AI 算力平臺,並形成了自主AI基礎軟體棧、AI 演算法流水線,高性能平行計算等一系列支撐架構。雲腦的超大規模模型訓練平臺現已賦能全球首個 2 千億參數中文預訓練語言模型-鵬程·盤古、多對多模式的多語言機器翻譯模型-鵬程·絲路、視覺與跨模態的模型-鵬程·大聖,與百度聯合開發的增強知識模型-鵬城百度·文心等多項引擎。

而在AI賦能生命健康領域,鵬城實驗室正在開展建設的鵬城·扁鵲大模型通過依託鵬城雲腦大裝置構建橫跨基因和表型的多模態知識圖譜、預訓練模型和高精度生理生化模擬模型等,通過對人體生命組學大資料進行資料感知融合分析建模,最終服務生命健康領域的基礎研究和推動健康醫療。

許錦波:AI顛覆蛋白質結構預測 改變分子生物學研究範式
本場活動中,許錦波教授以《蛋白質結構和功能預測》為題,分享通過使用人工智慧,顛覆蛋白質結構預測,改變分子生物學研究範式的突破。

許錦波教授指出,由於蛋白質是由二十種天然氨基酸組成,通過原子間相互作用形成穩定的三維構象,因此,準確測定蛋白質三維結構對我們理解蛋白功能非常重要。在技術上,過去,科學家通過使用晶體衍射、核磁共振、冷凍電鏡等實驗技術,來測定原子的三維座標,但這些技術通常存在耗時長、花費高、無法保證100%成功的問題。在方法上,傳統的結構預測方法基於能量最小化,需要大量的計算資源,成功率很低。而深度學習技術可以從同家族蛋白的演化關係中學習並預測殘基間的相互作用關係,對於蛋白質結構預測領域起到非常關鍵的作用。

許錦波教授介紹,2016年,團隊開發的深度卷積殘差網路,大幅度提高殘基或原子相互作用預測的準確度。2020年,DeepMind開發的基於注意力機制的神經網路,都是需要同一個家族蛋白質的序列比對,如果一個家族裡沒有足夠的蛋白,這些方法基本上效果都不是很好。

“通過使用人工智慧,我們顛覆了蛋白質結構預測,甚至改變了很多分子生物學家的研究範式,很多人開始使用預測的結構去分析蛋白質功能。”許錦波教授也指出,目前該領域還面臨一些未解決的問題,比如當一個家族裡只有一個孤兒蛋白的時候,還有蛋白質的複合物,現有方法準確度還不太理想。“我們希望準確預測蛋白質在某種特定條件下的結構,和多肽、核酸的相互作用,以及預測突變對蛋白質結構功能的影響。”許錦波教授表示。

前瞻對話:AI for Science的未來十年
在前瞻對話環節,嘉賓們圍繞“AI for Science及AI+生命科學的未來十年”,“ AI+生命科學目前面臨的主要挑戰”,“如何促進交叉學科的融合發展”以及“產業角度的應用路徑和價值”等議題展開對話,分享深刻的洞察與思考。

高文教授指出,AI在未來十年的生命科學發展當中,將大有用武之地。例如:人類對於基因組學的分析,哪些片段具有哪些功能?哪些片段的突變會為人類健康帶來怎樣的影響?只要獲取到足夠多的資料,我們就可以通過AI來進行計算、分析,並給出藥物、飲食方面的建議,降低或延緩人類的患病速度,提高人們的生活的品質。

另外,高文教授還表示,在小分子藥物設計領域,AI也將發揮關鍵作用。以往,藥物成分大多從自然界中提取,而有了AI的賦能,蛋白質結構和功能得以高效測定,我們可以針對某些蛋白對症治療,並通過生成或設計蛋白質結構製作藥物。預計,通過AI演算法以及資料模型的不斷演進,該領域十年內就會實現突破。

談到AI+生命科學的產業應用價值,許錦波教授表示,目前AI for Science的產業化環境很好,特別是AI for BioTech。國家在AI for BioTech領域非常重視,投資機構也非常支持硬科技領域的早期、長期投資。而從產業角度來講,由於AI在生物製藥領域為各個環節賦能,幫助行業提升了效率與準確度,因此AI在該領域的產業化也具有很好的前景。

許錦波教授分享了一組資料,他指出,根據美國公佈的一份報告顯示,通過AI的參與,蛋白質工程的效率提高了1倍,抗體設計的時間縮短了1倍。“這是一個非常好的結果,AI應用到生物科技領域時間並不長,但已經實現了較為理想的效果,相信未來AI的賦能還將幫助整個行業實現更多突破。”他表示。

謝曉亮教授也在前瞻對話環節分享了關於AI for Life Science的理解與經驗。他表示,AI for Science目前有很高的關注度,但仍要在細分領域中找到突破口,這就需要AI不斷驗 證、優化和反覆運算,從而為基礎研究賦能,實現底層突破。另外,在生命科學領域,我們需要AI加強對生命過程的理解,也需要生命科學家理解AI可以做什麼,當他們在一起碰撞才有可能產生問題導向,才可以真正運用AI解決重要的生物醫學問題。

關於《理解未來》
《理解未來》科學講座是未來論壇面向公眾開放的高品質科學公益講座,是聯結科學與公眾的橋樑與紐帶,是帶領公眾探尋世界前沿最新科技的“望遠鏡”。講座目前已成功舉辦70餘場,超過140位科學家參與其中,包括:潘建偉、田剛、謝曉亮、Kip Thorne、陳列平、Phil Baran、李凱、薛其坤等。

2022年,在科學面臨歷史性機遇,站在第四範式時代門檻的今天,《理解未來》將更加關注和聚焦前沿交叉領域和科學熱點的系列話題,"AI+生命科學"將作為該系列的首個主題,邀請最具洞察力和前瞻性的國內外科學家擔任主講及對話嘉賓,介紹最新科研突破,分享前沿科技資訊,探討跨學科交叉領域的融合創新。

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發表者:台北總社

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