浙江新聞客戶端 記者 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……這些科學領域有著大量前沿空白等待填補，又與我們生活息息相關。當它們與智能計算強強聯(lián)合，是怎樣一個場景？
近日，之江實驗室啟動建設智能計算數(shù)字反應堆科學裝置，并在上述領域啟動首批重大應用項目，發(fā)布智能計算數(shù)字反應堆計算育種、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、天文等領域的深度耦合，支撐我國重大戰(zhàn)略領域的科學研究，助力浙江三大科創(chuàng)高地建設。
中國科學院院士、上海大學材料基因組工程研究院院長張統(tǒng)一，中國工程院院士、中國水稻研究所所長胡培松，中國科學院國家天文臺研究員、FAST首席科學家李菂，長三角綠色制藥協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任蘇為科，之江實驗室特聘專家黃行許教授分別受聘智能計算數(shù)字反應堆計算材料、育種、天文、制藥和基因領域首席科學家。
記者走進之江實驗室，探訪智能計算數(shù)字反應堆的前世今生，與科學家們共同暢想智能計算的未來。
智能計算
構建數(shù)字反應堆基底
智能計算應用于科學研究的威力有多強？
今年7月，谷歌AI模型AlphaFold2在生命科學界引起震動——它精準預測了人類98.5%的蛋白質結構。而在此之前科學家們數(shù)十年的努力，只覆蓋了人類蛋白質序列的17%。
傳統(tǒng)上，蛋白質結構預測可以分成基于模板和從頭預測，但是AlphaFold2只用機器學習一種方法，對幾乎所有的蛋白質都預測出了正確的拓撲學的結構，其中有大約2/3的蛋白質預測精度達到了結構生物學實驗的測量精度。作為智能計算案例之一的AlphaFold2，即便只暫露了能量與潛力的“冰山一角”，仍讓科學家對它的未來心馳神往。
由此看來，智能計算是根據(jù)任務所需，以最佳方式利用既有計算資源和最恰當?shù)挠嬎惴椒?，解決實際問題的一種計算形態(tài)。既不是超級計算、云計算的替代品，也不是現(xiàn)有計算的簡單集成品。
以智能計算為基底，之江實驗室精心謀劃，一款全新科學裝置呱呱落地。在智能化數(shù)字反應堆引擎推動下，為不同計算任務調度最優(yōu)計算資源，適配最佳計算方法和模型，形成最優(yōu)結果。
“數(shù)字反應堆最重要的‘燃料’是數(shù)字，最重要的‘引擎’是人工智能，人工智能很重要的基礎是知識。之江實驗室智能計算數(shù)字反應堆，把數(shù)字和知識以最快的速度聚集起來，促進跨學科多行業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)產(chǎn)生聚變式與裂變式應用，將成為新一代人工智能的重要基礎設施。”中國工程院院士、之江實驗室人工智能領域首席科學家潘云鶴指出了數(shù)字反應堆的本質。
潘云鶴院士
為支撐智能計算數(shù)字反應堆，之江實驗室規(guī)劃了充足的算力設施。位于之江實驗室南湖總部的計算數(shù)據(jù)中心是目前國內科研機構中規(guī)模最大、等級最高的算力中心之一。數(shù)字反應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)字反應堆首席架構師潘愛民研究員介紹，數(shù)字反應堆本身是個極其復雜的系統(tǒng)，必須用系統(tǒng)思維的方法論進行建設。“算力資源是強異構的，我們通過一個智能軟件操作系統(tǒng)來有效調度和管理這些資源，并且抽象出多個引擎為領域應用，特別是人工智能應用，提供計算賦能。我們可以把所有這些算力看成一臺計算機，反應堆操作系統(tǒng)就是這臺計算機的系統(tǒng)軟件，通過構建計算引擎，形成泛在可取的計算服務，為各領域開發(fā)應用提供計算賦能。”
能量裂變
多領域創(chuàng)新發(fā)展
如同核反應堆能夠以聚、裂變等形式，并通過一系列轉換產(chǎn)生可利用能量，數(shù)字反應堆也能夠通過數(shù)字“聚、裂變”，實現(xiàn)智能計算在交叉領域的創(chuàng)新發(fā)展。
自從2011年美國啟動“材料基因組計劃”以來，材料學與計算機學的交叉研究逐步成為一片熱土。2016年我國將材料基因組工程與技術列入國家重點研發(fā)計劃，將傳統(tǒng)計算材料學方法與數(shù)據(jù)驅動的人工智能方法深度結合，正衍生為新興的“智能計算材料”研究方向。
既然被稱之為“材料基因組”，難道材料內部也有類似于人類基因的東西？
材料與人類基因還是有相似之處的。人類基因中的DNA和RNA的排列決定人體的主要性能，而材料中原子的性質和排列（包括晶體結構和缺陷）決定了材料的內在性能。
在傳統(tǒng)的材料設計方法中，需要材料設計者通過不斷調整設計參數(shù)，在不同條件設置下分別進行實驗，來尋找滿足需求的材料設計參數(shù)。利用以深度學習為代表的人工智能技術，它能夠將材料制備工藝、組分、結構和性能等大量數(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，制作一份可口的食物，調料和手法需要不斷調整。數(shù)字反應堆的加入，能夠根據(jù)已有菜譜，計算出我們想要的菜譜。”之江實驗室科研發(fā)展部部長趙志峰說。
趙志峰告訴記者，在計算材料數(shù)字反應堆中，科學家可以根據(jù)已知實驗數(shù)據(jù)，構建機器學習模型，預測某個特定設計參數(shù)下的目標“回答”。這樣在面對新的材料設計需求時，便可以借助模型預測值來搜索最優(yōu)的材料設計參數(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、提高材料設計的成功率和效率。
數(shù)字反應堆不僅是計算材料的“菜譜”，在邁入計算育種方向后，它將成為糧食種子的來源之一。
以水稻為例，水稻有4萬多個基因，幾乎是人類基因總數(shù)的2倍，面對海量的基因數(shù)據(jù)，如何破解水稻的“基因”密碼？生物技術、大數(shù)據(jù)與人工智能缺一不可。“育種工作就像跳高，到達一定的高度后，需要顛覆性的技術推動領域發(fā)展。”中國水稻研究所所長、中國工程院院士胡培松說。
數(shù)字反應堆將以育種大數(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方法高效融合，通過現(xiàn)有的基因、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，以期加速育種的全流程智能化研發(fā)。
“數(shù)字反應堆的研發(fā)，將推動作物育種從‘試驗選優(yōu)’向‘計算選優(yōu)’的根本轉變，促進育種科學范式變革，全面提高育種數(shù)量、速度、質量和產(chǎn)量，推進分子精準育種技術在我國農(nóng)作物育種領域的規(guī)模化應用。”胡培松說。
觀天制藥
走出交叉新路
“宇宙從來不是寂靜無聲的，隨著現(xiàn)代天文學，特別是射電天文的發(fā)展，我們通過射電望遠鏡捕捉到了巨量且豐富的宇宙信號。”中國科學院國家天文臺研究員、FAST（500米口徑球面射電望遠鏡）首席科學家李菂說。
射電天文數(shù)據(jù)量大、復雜度高，并且在觀測過程中隨時伴有人類活動對信號捕捉的影響，如何從獲取的海量數(shù)據(jù)中篩選提取有效信息，已逐漸成為制約天文學發(fā)展、探索宇宙奧秘的難題。
將人工智能技術引入天文領域，讓天文學者看到了解決天文數(shù)據(jù)處理難題的曙光。據(jù)了解，中國科學院國家天文臺的青年科學家，在全球率先利用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡算法，在海量宇宙信號數(shù)據(jù)中，篩選出想要的內容，并找到新脈沖星。FAST建成后，我國自研的多科學目標同時掃描巡天技術，結合深度學習方法，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的計算天文智能計算平臺已在規(guī)劃之中。在李菂的暢想中，數(shù)字反應堆將在快速射電暴、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重要角色。它將以“管家”的身份，實時處理100TB每天的脈沖星巡天數(shù)據(jù)，建立國際領先脈沖星搜尋數(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問題，同時建立協(xié)同開放的天文大數(shù)據(jù)服務平臺。
“研發(fā)成本高、周期長、自然流失率高”是掣肘藥物研發(fā)的三座大山，從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床試驗的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)，在不斷的試錯中發(fā)展。
“尋找有效、合適的藥物靶點是新藥研發(fā)的首要任務。”長三角綠色制藥協(xié)同創(chuàng)新中心執(zhí)行主任蘇為科說，沒有好的靶點，就好比找不到敵人的位置，有再先進的武器都難以擊中目標。
數(shù)字反應堆介入后，借助挖掘藥物數(shù)據(jù)資源，科學家可以先在計算機上縮小靶點范圍，簡化繁瑣的實驗流程。此外，藥廠可以將經(jīng)過實踐驗證的數(shù)據(jù)模型應用于制藥流程中，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)字反應堆藥物大數(shù)據(jù)智能計算平臺，并在此基礎上集成機器學習算法、PB級藥物大數(shù)據(jù)的挖掘分析處理、以知識為基礎的智能計算等技術，以海量數(shù)據(jù)集建立精準模型，為制藥行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展做出浙江貢獻。
