这家为AI for Science而生的新研究院，要让科研进入“安卓模式”( 三 ) 梦晨发自凹非寺量子位报道|公

既然已经有了开源社区，为何还要以研究院的形式开展活动？
首先， AIforScience带来的新范式需要机器学习、高性能计算和物理模型的紧密结合，缺一不可。

文章图片
这就需要有一个名义把各种背景的人聚集到一起。
一般情况下，学校里总是缺少工程师类人才，企业的话又难以招揽大量科学家。
独立研究院，就成了开展AIforScience工作比较有效的前沿阵地。
有了实体的研究院做支撑，开源社区这个无实体的组织在招募成员、吸引投资、发表研究成果等方面也更方便开展活动。
AISI成立后已聚集来自国内外顶尖高校、科研机构和企业的交叉学科的一批核心成员。
当前阶段， AISI的目标在于AIforScience基础设施建设和前沿科学问题探索，要为科学发展打造平台化的工具。
要是把目光放更长远， AISI还希望推动整个科学研究从“小农作坊模式”转换到平台化的“安卓模式” 。
平台化科研的新模式如何理解科研的“小农作坊模式”？
一方面指科学家在各自的实验室里单打独斗，用着难以修改的闭源祖传代码，也容易形成垄断优势。
另一方面也指科研缺乏自动化的流程，需要大量有经验的人员做人工干预。
AISI的战略发展顾问孙伟杰认为，传统模式下的科研工作者实在是……太苦了。
近年来互联网和AI行业都在“起飞” ，其中从业者有了明确的分工、享受着完善的基础设施开发工具。
相比之下科研工作者还在面对低效的工作环境和协作模式。
而“安卓模式” ，可以理解成科研的规模化大生产，借鉴Linux、安卓等平台的成功经验，用开源带来滚雪球效应，聚集人才、数据、算法和应用场景，为科研创新加速。
与AI在安防、医疗等需求比较集中的场景相比， AIforScience在各个学科的需求更分散，经历的链条也会更长。
于是在这个“安卓模式”之中，既需要开源社区来提供工具，研究院去做创新，也需要企业把这些创新成果开发成产品。
比如AISI核心成员创办的深势科技公司，使用分子动力学方法DeePMD打造了微尺度工业设计平台。
其中药物设计平台Hermite已被多家药企研发人员使用，不久前还成功复现AlphaFold2打造了开源的Uni-Fold ，集成到平台中解决了蛋白质结构的数据来源。

文章图片
于是， DeepModeling开源社区、AISI研究院、深势科技等企业以及学界业界更多合作伙伴一起，共同组成了AIforScience平台化科研模式下从创新到落地的完整生态链。
那么在AIforScience之前，传统科学计算领域为何没有出现大的开源平台？
AISI副院长张林峰认为有三方面原因。
先是历史原因，尽管互联网时代科学家之间的交流和连接已经极为方便，祖传代码还是发挥着关键的作用。
再有是科研看重创新的性质和学术评价体系也不鼓励形成平台，在顶级期刊发表论文会给研究者带来很大声望，但开源工具的开发者却很难直接受益。
最后，是AI给科学计算领域带来的新变化。
有了AI的参与势必需要新的基础设施，既包括AI的三大要素数据、算法和算力，也包括在此基础之上构建出的模型和工具链。
并且AI从业者与IT工作人员的天然交集，也给AI4S带来了平台化思维的基因。
当然，这里面还是需要有具体的人来推动，不可能说整个领域有一天大家都觉醒了，自发的形成一个平台。