本文转自：天目新闻人工智能时代|天目Tech+《格物沙龙》带你洞见智能计算未来本文转自：天目新闻

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人工智能时代，算力就是核心生产力。
育种、材料、基因、天文、制药……不论是基础研究，还是应用研究，科研领域的深耕细作离不开对海量数据的分析和处理。如何用科研为算力插上“翅膀”？
5月26日下午，天目新闻《天目Tech+》工作室发起《格物沙龙》第3期，聚焦智能计算，与之江实验室一起举行了“数字反应堆跨界科普圆桌派”活动。
现场，七位科研“大咖”共聚一堂，包括之江实验室总工程师赵志峰、之江实验室智能计算数字反应堆总架构师潘爱民，以及之江实验室智能计算平台研究中心专家们——张金仓（计算材料方向）、徐晓刚（计算育种方向）、冯毅（计算天文方向）、唐进（计算基因方向）、陈广勇（计算制药方向）等，一起聊了聊有关智能计算那些事。

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活动现场
智能计算
大数据时代的必然趋势
随着互联网的发展，各行各业的数据正以指数级增长，计算的方式也发生了巨大变化。
如何高效地分析、处理海量数据，是大数据时代亟待破解的难题。
“我们认为，智能计算不是一项技术，而是一个时代，因为我们社会往前发展，需要更加智能、节能、方便的计算方式，所以我们需要智能计算。 ”活动现场，之江实验室总工程师赵志峰说。
在他看来，现有的计算并不“聪明” 。以智能客服为例，由于不够智能，它常常无法很好地满足顾客需求。 “你问它啥，它不知道啥。 ”赵志峰笑称， “有时候想在车上拨打电话，跟Siri说五六遍，它都不一定能帮你拨出去。 ”
此外，一个能可持续发展的计算方式，还要足够节能，否则社会难以维持其长期运转。赵志峰认为，借助工程科技和生物启发，智能计算能成为解决上述问题的答案。
如何理解智能计算？赵志峰表示，这个新概念有两个方向：一是面向智能的计算，即通过计算让智能客服等服务变得更加“聪明” ，问啥都知道；二是智能驱动的计算，即通过系统架构、软硬件、平台的变革，让人工智能精准高效地调配计算资源。
“之江实验室的数字反应堆就是智能计算平台的典型之一。 ”赵志峰说。
作为之江实验室重点布局的科学装置，智能计算数字反应堆如同算力大管家，能为复杂的计算任务调度最优计算资源，适配最佳计算方法，形成最优结果。

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活动现场
数字反应堆
为算力插上“翅膀”
科研领域的深耕细作离不开对海量数据的分析和处理。
材料研发需要对不同元素、不同工艺进行组合实验，优中选优；生物育种要通过海量的基因测序， “大海捞针”般地寻找“天选之种”；天文探测则需要对中国天眼“FAST”等天文观测设备采集的数据进行深度挖掘，在千头万绪中找到隐秘的线索……
过去，许多科研领域的实验高度依赖人力。之江实验室智能计算平台研究中心专家张金仓介绍，在材料领域，传统研发模式依靠经验。 “类似于炒菜，我们把不同元素混合起来，用不同工艺‘炒一炒’ ，不行就换一种配方或工艺，反复试错。 ”张金仓表示，这种模式不仅低效，而且成本高昂。
随着大数据、人工智能等技术的发展，传统模式发生变革。
“利用过去积累的科学领域第一原理和实验数据，我们可以通过强大算力，推演出很多原来本无法确定或无法高效获得的结果。 ”之江实验室智能计算数字反应堆总架构师潘爱民解释道， “我们的数字反应堆其实就是把不同的算力资源聚合在一起，提供了一个统一的平台，让不同领域能拥有方便地使用强大的计算能力。 ”