科学计算难到爆炸,AI能否解放科学家?
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科学家在做科研时 , 往往需要从海量数据中分析出潜在的规律 , 再通过大量实验去验证猜想 , 才可能得到正确的结果 。 一旦科研中变量个数或维数增加 , 计算的复杂度将会指数增加 , 这就是所谓的维数灾难 。 近年来前沿技术AIforScience的发展 , 却将科学家从维数灾难的计算困局中解放了出来 。 AIforScience指的是运用AI算法从海量数据中快速找出潜在规律 , 科学家可从AI预测的规律中甄别出正确的结果 。 比如DeepMind开发的人工智能系统AlphaFold2 , 就曾对蛋白质折叠结构进行较为准确的预测 , 攻克了困扰生物学界50余年的难题 。 而创立于2018年的深势科技是国内AIforScience的创新者 。 为帮助科研工作者提高效率 , 深势科技提出了「多尺度建模+机器学习+高性能计算」的科学研究新范式 , 并推出了Hermite?药物计算设计平台、Bohrium?微尺度科学计算云平台等微尺度工业设计基础设施 。 2021年11月 , 深势科技与宁德时代达成战略合作 , 双方共建联合实验室 , 来探索能源领域的微尺度工业设计 。 创始人孙伟杰认为AI计算对实验学科最大的价值就是替代实验 , 以药物研发为例 , 全球每年在药物研发上投入的费用是2600亿美金左右 , 其中1/9是投入在蛋白质层面的分子设计、优化和筛选中 。 而这些实验几乎都可以被AI计算替代 。 “比如过去解析出一个蛋白质的微观结构 , 需要花费几个月的时间 , 成本就要几十万元以上 , 现在通过深势的平台 , 最多不超过一个小时 , 就可以得到一个不错的微观结构 。 ”选择药物研发作为突破口深势科技刚创立时 , 只有一个想法和两个人:一个“AIforScience”的想法和两个创始人——孙伟杰和张林峰 。
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深势科技创始人兼CEO孙伟杰孙伟杰和张林峰曾是北大元培的同班同学 , 毕业后一度走上了不同的道路 。 孙伟杰选择成为早期投资人 , 曾供职于唯猎资本 , 主要关注前沿科技领域的创业公司 。 而张林峰则选择去普林斯顿大学留学 , 在AIforScience领域深造 。 2016到2017年 , 张林峰运用人工智能和分子模拟算法来求解重要科学问题 , 在AIforScience领域中取得突破性成就 。 2018年张林峰回国 , 孙伟杰邀他见面 。 许久不见的两人深入探讨后 , 共同认为AIforScience存在巨大的市场应用前景 , 而最好的方式就是将这个技术放在创业公司里 , 通过市场的需求驱动其快速发展 。 但他们也明白 , 仅凭两人是无法完成此事的 , 所以孙伟杰和张林峰先在2018年11月注册了公司 , “创业前半年的时间 , 我们都分别在周围「摇人」 , 把身边特别有本领的人都找来一起创业 。 ”孙伟杰表示 。 深势科技创立后 , 团队面临的第一个挑战就是“往哪儿走” 。 AIforScience技术的应用范围很广泛 , 其中应用在材料科学领域更精准 。 但最终团队还是选择从药物研发领域切入 , 因为药物研发领域有完善的分工体系 , 所以开展技术的商业化能够更快落地 。 找准了方向 , 团队也多了几分把握 , 但仍需面对早期资金、资源匮乏的困境 。 深势科技早期依靠研发驱动 , 需要大量研发人员 。 “因此我们尝试了各种方法 , 刚开始依靠团队在学术领域的成绩 , 拿到了一些科研订单 , 并于2019年获得北京中关村科技类项目的扶持 , 同时又和一些大实验室进行合作 , 才渡过了早期的‘生死危机’ 。 ”孙伟杰表示 。 在2018到2019年期间 , 深势科技开发了第一款AI计算软件DeePMD , 并将其代码开源 。 孙伟杰称 , 当时有几百个用户使用该软件做前沿科学研究 , 加快了DeePMD开源生态的发展 。 而在2019年到2020年期间 , 团队对软件进行了多次高性能计算优化 , 将计算速度提升1000倍——该成就获得了2020年的戈登贝尔奖 , 此奖项也被称为是“全球超算领域的诺贝尔奖” 。 2020年疫情 , 对很多企业来说都是一场大考 , 深势科技最初也受到了影响 。 团队因研究工作等原因分散在世界各地 , 只能线上协作办公 。 “当时团队所有人的位置加在一起有五个时区 , 大家需要挑共同在线的时间才能开会;但好处是我们也能利用时间差优势 , 24小时接力来赶项目进度 。 ”孙伟杰表示 。 2020年7月 , 深势科技获得了由百度风投领投 , 唯猎资本和盛景嘉成跟投的天使轮投资 。 该轮投资拿的十分顺利 , 据孙伟杰回忆 , 双方连面都没见过 , 只是打了几个电话 , 融资材料也是线上准备的 。 “我们为了找到志同道合的投资人 , 还特地把BP(商业计划书)写的很难 , 但还是顺利地拿到了投资 。 ”孙伟杰认为这是由于创始团队比较符合主流资本市场审美所致 , “一个青年科学家和青年CEO的组合 , 背后还有中科院院士顾问 , 此外还有很多来自国内外名校的交叉学科人才 。 这反映了高学历团队配置在前沿科技领域的优势 。 ”在“推动AIforScience技术实现完全商业化”这点 , 孙伟杰曾预测至少需要10亿人民币 , 主要是用于基础设施建设、专业人员和计算资源的增加 。 “我们先计算好做成这件事情需要多少钱 , 然后确定公司融资和估值增长的节奏 , 最后是一步步按计划实施 。 ”
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