这家为AI for Science而生的新研究院，要让科研进入“安卓模式” 梦晨发自凹非寺量子位报道|公

梦晨发自凹非寺
量子位报道|公众号QbitAIAIforScience ，这个概念是什么时候火起来的？
一个引爆点，在2021年7月， AlphaFold2开源并一口气预测了98.5%的人类蛋白质结构，向世人展示了AI在科学研究领域解决实际问题的巨大潜力。
到了年底，各大机构发布一年回顾和未来预测时， AIforScience和它的缩写AI4S便在一次次曝光中深入人心。
一方面，数据驱动被誉为科学研究的下一个范式。另一方面，科研应用也被看成AI落地的新战场。
如今距离AlphaFold2差不多一年过去， AI4S进展如何？
除了背靠谷歌、财大气粗的DeepMind继续发光发热，搞出了AI辅助数学家证明定理、AI控制核反应堆等成果之外，还有一个趋势值得关注：
开源工具和基于开源工具产生的创新成果呈爆发趋势， AI4S的研究范围也扩展到更多基础问题领域。
研究水，有借助DP-GEN深度势能生成工具以第一性原理精度预测水在零温零压到2400K、50GPa区间的十余种相变。
这一成果登上物理学顶刊PhysicalReviewLetters ，并被选为“Editors'Suggestion” 。

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研究火，有结合异构并行与AI加速器构建燃烧反应流体力学计算工具的开源项目DeepFlame 。
这一项目已发布第一个版本，并与多家国产ARM架构芯片完成适配。

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最近，更是有研究基于一系列开源框架，在第一性原理数据及机器学习势函数之间构建桥梁。
显著提升了分子动力学模拟在规模、精度等方面的天花板。

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这些新研究方法和开源工具要解决的问题通常离大众生活并不算近，也缺少明星公司的影响力，所以往往无法引爆话题、登上热搜。
但对于相关科研工作者来说，这些却是关系到他们研究方向和工作效率的大事。
在聚光灯之外，一群积极探索机器学习与物理建模结合的人，正聚集在名为DeepModeling的开源社区。

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DeePMD-kit是社区里最早、也是影响力最大的项目。

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它通过机器学习、高性能计算和物理建模的结合，把分子动力学极限提升至10亿原子规模同时保持高精度。
这项成果在2020年获得有“超算界诺贝尔奖”之称的戈登·贝尔奖，还与“嫦娥五号首次实现月面自动采样返回”和“人造太阳”等成果一起当选2020中国十大科技进展。

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到现在， DeepModeling社区已发展成跨多个学科的开源平台。
发展出来的项目还有主要针对凝聚态材料模拟计算的ABACUS ，构建准确高效的密度泛函模型的通用机器学习框架DeePKS-kit ，偏微分方程数值解算法库FEALPy等。
就最近这一个月，他们还密集发起了四个新项目。
分别是前面提到的燃烧反应流体计算平台DeepFlame ，生产级可微分力场计算引擎DMFF ，旨在共建AI4S和云原生时代科学计算工作流的框架dflow ，以及希望帮助所有对AI4S感兴趣的人能够快速了解该领域的教学文档项目AI4Science101 。
快速发展背后的主要推动力量，是一家从名字上就可以看出是为AI4S而生的新型研究院：
北京科学智能研究院（AIforScienceInstitute,Beijing ，简称AISI）。