2个月挑战完善AlphaFold2短板！这个AI夏令营毕业生让李开复点赞( 二 ) 衡宇发自凹非寺量子位|公众号

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然而放眼行业现状，交联质谱鉴定是N2的搜索空间，大库下鉴定速度慢， Xi软件直接搜human数据库一套数据的鉴定可能需要数月的时间。
为此， ProteinMiner考虑到交联谱图占比低，提出谱图的预分类策略，训练交联谱图的分类深度模型，实现快速的交联质谱数据鉴定，构建实验数据支撑的组学规模的蛋白质空间距离信息数据库。
综上所述，团队极大地改善了利用质谱技术大规模蛋白质组学信息发现的两个痛点：质谱从头测序精度低，交联谱图鉴定速度慢。
经过专家评委打分、讨论，最终， ProteinMiner获得DeeCamp2022总冠军。
在ProteinMiner组员看来，训练营提供了一个平台，还提供了项目大模型训练所需的高性能资源，助力团队的想法实践和学术突破。
总冠军队：两名成员二次参赛，团队有本科生ProteinMiner成员4人，分别是中科院计算所计算蛋白质组学/信息检索方向的博士生毛鹏志，成员包括香港中文大学（深圳）计算机视觉硕博生叶崇杰、中科院计算所生物信息学博士生齐晓宁、香港中文大学（深圳）数据科学与大数据技术专业本科生薛浩楠。

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细细说来，团队组成非常有趣：
队长毛鹏志及队员叶崇杰，今年已是两次参加DeeCamp 。

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2019年DeeCamp训练营就在国科大校园里，那时疫情前还可以线下，毛鹏志从周围参加的同学嘴里初次了解到这个比赛，用他的话来说， “（DeeCamp在周围参与了的朋友间）口碑非常不错，含金量被大家认可” 。
叶崇杰虽不是生物信息背景，对基于transformer的大模型训练有强烈的兴趣。他和毛鹏志去年也曾在一个团队并肩奋斗，鉴于上一届默契的配合选择再次参赛。叶崇杰说：“第二次参加DeeCamp ，是出于对DeeCamp和组委会的信任，也是由于对伙伴的信赖。我和鹏志有共同的愿景，我也相信他的能力和责任心，能够带领我们取得成功。 ”
在这次比赛中，他们一起合作,设计并训练了一个AI谱图语言大模型Spectrum-MAE.通过大量的工程和模型优化,实现在单块显卡上将深度学习模型参数量增加到基线的20倍以上。
另一名队员齐晓宁，是计算出身，研究生阶段踏入生物信息交叉领域。多组学大数据时代，希望通过人工智能来帮助探索生命科学领域。

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由于当下AI与其他学科花式结合，像齐晓宁这样，被催生出的新交叉领域研究者还有很多。
【2个月挑战完善AlphaFold2短板！这个AI夏令营毕业生让李开复点赞】总冠军队还有一名队员——薛浩楠——同时获得了DeeCamp2022最具探索精神奖，因为他还是一名大二升大三的本科生。
为将前沿技术（如ZeRo等）更好地运用到项目中，薛浩楠和队友们需深刻理解新技术，还需深度打磨，将其落地为所需要的课题实践。

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虽有接触行业一线的欣喜，但也面临技术能力挑战，本科生身份的薛浩楠自述难度很大。和薛浩楠同为本科生的，本届DeeCamp还有另外4位。
二次参赛+交叉领域者+实力萌新，可堪视为DeeCamp2022部分成员背景缩影。
至于拿下总冠军， 10万元大赛奖金该怎么花？团队已经不谋而合：