制药|从群星到基因，数字“燃料”创造新知

材料、育种、天文、制药、基因……这些科学领域有着大量前沿空白等待填补，又与我们生活息息相关。当它们与智能计算强强联合，是怎样一个场景？
近日，之江实验室启动建设智能计算数字反应堆科学装置，并在上述领域启动首批重大应用项目，发布智能计算数字反应堆计算育种、计算天文、计算制药、计算材料等系列白皮书，加速促进智能计算与材料、制药、基因、育种、天文等领域的深度耦合，支撑我国重大战略领域的科学研究，助力我省三大科创高地建设。
中国科学院院士、上海大学材料基因组工程研究院院长张统一，中国工程院院士、中国水稻研究所所长胡培松，中国科学院国家天文台研究员、FAST首席科学家李菂，长三角绿色制药协同创新中心执行主任苏为科，之江实验室特聘专家黄行许教授分别受聘智能计算数字反应堆计算材料、育种、天文、制药和基因领域首席科学家。
采访人员走进之江实验室，探访智能计算数字反应堆的前世今生，与科学家们共同畅想智能计算的未来。
智能计算构建数字反应堆基底
智能计算应用于科学研究的威力有多强？
今年7月，谷歌AI模型AlphaFold2在生命科学界引起震动——它精准预测了人类98.5%的蛋白质结构。而在此之前科学家们数十年的努力，只覆盖了人类蛋白质序列的17% 。
传统上，蛋白质结构预测可以分成基于模板和从头预测，但是AlphaFold2只用机器学习一种方法，对几乎所有的蛋白质都预测出了正确的拓扑学的结构，其中有大约2/3的蛋白质预测精度达到了结构生物学实验的测量精度。作为智能计算案例之一的AlphaFold2 ，即便只暂露了能量与潜力的“冰山一角” ，仍让科学家对它的未来心驰神往。
由此看来，智能计算是根据任务所需，以最佳方式利用既有计算资源和最恰当的计算方法，解决实际问题的一种计算形态。既不是超级计算、云计算的替代品，也不是现有计算的简单集成品。
以智能计算为基底，之江实验室精心谋划，一款全新科学装置呱呱落地。在智能化数字反应堆引擎推动下，为不同计算任务调度最优计算资源，适配最佳计算方法和模型，形成最优结果。
“数字反应堆最重要的‘燃料’是数字，最重要的‘引擎’是人工智能，人工智能很重要的基础是知识。之江实验室智能计算数字反应堆，把数字和知识以最快的速度聚集起来，促进跨学科多行业多模态数据产生聚变式与裂变式应用，将成为新一代人工智能的重要基础设施。 ”中国工程院院士、之江实验室人工智能领域首席科学家潘云鹤指出了数字反应堆的本质。
为支撑智能计算数字反应堆，之江实验室规划了充足的算力设施。位于之江实验室南湖总部的计算数据中心是目前国内科研机构中规模最大、等级最高的算力中心之一。数字反应堆还将聚合智能超算、智算集群，类脑计算、图计算等算力资源，协同广域协同算力平台和超算互联网算力平台。
数字反应堆首席架构师潘爱民研究员介绍，数字反应堆本身是个极其复杂的系统，必须用系统思维的方法论进行建设。 “算力资源是强异构的，我们通过一个智能软件操作系统来有效调度和管理这些资源，并且抽象出多个引擎为领域应用，特别是人工智能应用，提供计算赋能。我们可以把所有这些算力看成一台计算机，反应堆操作系统就是这台计算机的系统软件，通过构建计算引擎，形成泛在可取的计算服务，为各领域开发应用提供计算赋能。 ”