2024年3月9日下午14:00
CCF厦门&CCF香港“首”牵手
在厦门市思明区软件园1期元汇楼承办
观点论坛|AI颠覆化学合成之路还有多久?
CCF论坛 AI颠覆化学合成之路还有多久.MP4
与会现场学者云集、知识碰撞……为高素质、高颜值、现代化、国际化的厦门装点了AI科技的浪花。本次论坛为CCF厦门、CCF YOCSEF厦门的AI for Science系列论坛《AI颠覆化学合成之路还有多久?》。得到了香港科技大学、厦门大学、厦门理工学院、华侨大学、集美大学、厦门吉快科技有限公司、厦门软件产业投资发展有限公司、厦门奇点智合新材料有限公司、福儒昌聚(厦门)文化传媒有限公司等众多高校、产业界专家学者们的支持,现场活动以“AI+化学合成”为主题,通过3个议题展开思辨。
论坛执行主席由张龙晖(CCF厦门秘书长、厦门智融合科技有限公司创始人)和陈豪(CCF厦门执委、中科院海西研究院研究员)共同担任,线上主席由陈子仪(CCF厦门委员、华侨大学计算机科学与技术学院副教授)及陈剑(福儒昌聚(厦门)文化传媒有限公司总经理)担任。
首先,邀请缑锦(CCF厦门副主席、华侨大学计算机学院院长)、朱顺痣(CCF厦门监事长、厦门理工学院党委常委、副校长)为本次论坛开题致辞,在激动人心的午后为论坛正式拉开序幕。随后游政贤(CCF厦门执委、厦门吉快科技有限公司总经理)向现场嘉宾、委员们介绍CCF文化:“承担社会责任,提升成员能力”,CCF YOCSEF旨在训练青年精英的领导力,锻炼成员的思辨、创新、组织能力,以便更好的承担社会责任。
1 引导
首先,由郭嵩(CCF香港秘书长、香港科技大学计算机科学及工程学系教授、加拿大工程院院士、欧洲科学院院士),以题为《构筑算力智联新体系,迎接科学大模型新时代》为论坛开题。论述了以ChatGPT为代表的大模型技术影响空前深远,正推动人工智能领域进行革命性的范式转变,并为基础科学研究来了新的机会与挑战。然而,由于大模型技术高昂的训练、推理及维护成本,对其广泛应用产生限制。本次报告中将着眼于联邦人工智能新基建技术,将分布式、异构、多方算力有效汇聚起来,聚沙成塔,从而推进基于大模型技术的基础科学突破。
第2位嘉宾刘源岗(华侨大学制药工程研究所所长、厦门奇点智合新材料有限公司CTO),以题为《奇点智合高通量智能合成平台--AI合成化学家》抛砖引玉深度分享。AI与自动化的结合是未来研发与产业化的必然趋势。本次报告针对实验科学实验重复度差导致的不确定性增加、通量低、成本高、周期长、效率低等问题,推介了厦门奇点智合新材料科技有限公司研发生产的“高通量智能合成平台——AI合成化学家”,从系统集成、自动控制、核心技术等方面做了系统介绍与展示。该产品有利于推进实验科学向智能化转变,实现在化学合成、新能源新材料研发、药物合成、合成生物学等领域的快速发展。
第3位嘉宾李辉(厦门大学信息学院副教授)接过知识分享的接力棒,以一篇《从ChatGPT到思源大模型》为主题的干货分享。大语言模型在自然语言处理领域的突破激发了研究者对如何迁移大语言模型到多模态领域的研究兴趣。在这一背景下,厦门大学自主研发的思源多模态大模型面向人工智能国家重大战略需求,瞄准国计民生领域中对人工智能基础大模型的共性架构、高效训练、任务迁移、紧致部署的研究前沿及应用急需,创建多模态统一模型架构、大规模并行训练框架、多任务子结构动态迁移、多终端混合模型压缩的系列化理论,建立基于全国产软硬件平台的“模型构建→规模训练→动态适配→自动压缩”紧致化多模态计算范式,实现基于全国产软硬件的多模态千亿大模型从0到1突破,解决千节点并行训练难、多任务微调效率低、多边缘自动部署难的技术瓶颈,并在应用示范上由传统自动驾驶、智慧医疗等领域拓展至儿童智能陪护机器人场景,全面提升了我国人工智能基础模型的国际学术地位及产业引领作用。
2 思辨
短暂的茶歇之后,引导发言的余温尚存,现场与会嘉宾们迫不及待的进入圆桌思辨,碰撞思想火花。
【底层技术】议题1:AI化学合成需要哪些底层技术,现状如何?
林昶旭(厦门大学物理科学与技术学院副教授)率先发言,指出化学合成需要处理非常多且复杂的物项,人的不精准性导致了实验结果的不确定性,AI化学合成基础技术是高精度自动化实验技术。王莹莹(厦门海辰储能科技股份有限公司高级工程师)分享了AI在化学合成领域,特别是材料科学中的应用前景,强调了AI技术在模拟计算和统计等底层技术方面的潜力,指出AI技术对于解决电池材料制备中的一致性问题以及保证批量生产质量的重要性,但也提出了关于AI在预测新材料结构和性能方面的准确性和可行性的疑问。刘源岗指出蛋白结构解析难度超过基因测序,早期进展缓慢,但AlphaFold技术加速了进程。虽然化学领域更复杂,科学家正用AI建立材料数据库,以实现材料的快速复制和优化。陈坚(智业软件股份有限公司高级副总裁)表示,AI药物研发正崛起,生物科技行业合作推动发展。算力利用是关键,需优化算法和提升效率。游政贤表示虽非化学专业,但AI底层技术是共通的,即网络资源、算力与算法模型等。郭嵩认为,可信计算,也是推动AI化学合成大模型落地必须的,对确保数据安全,保护客户隐私至关重要。现有技术能精确定位知识点,通过多种手段保护隐私安全,但法律伦理问题需要跨专业合作,从法律、伦理等方面共同推进。王海滨(国投智能科技创新部)发表意见,认为AI化学合成关键在于结合化学特性的数据应用,而数据的安全性和积累是实现高效AI化学合成的基石。
【启发助力】议题2:AI大模型对化学合成有哪些启发和助力?
经过底层技术讨论预热,话题进入到AI大模型对化学合成的启发与助力。周奕毅(厦门大学信息学院副教授)率先发言,深入剖析了人工智能(AI)在大模型角度下的学习能力,特别是在文本处理、化学领域以及序列预测方面的表现。他指出,AI模型未来具有较大概率替代专业人员,尤其在知识涉及广泛的场景中,如AI能利用其模型优势进行良好的序列预测,并且能够依赖其学习到的知识和模型优势,对结构化信息进行准确预测。郭嵩指出,AI大模型需针对特定任务优化结构和理解。在化学领域,模型需要融合计算化学方法和多模态数据,如3D结构、化学公式等。通过利用外部知识,可以增强模型解决具体问题的能力。刘源岗强调化学复杂,AI在化学特定领域应用,依赖大数据及业务分析。化学合成须关注反馈和材料特性,AI大模型可以帮助科研人员自动优化实验过程。林昶旭提出,在智能化学时代,大模型的优势在于其通用的数据处理能力。周奕毅指出,大模型因使用巨量数据而强大,处理复杂问题优势明显,但特定应用有局限。在数据少的领域,主要完成文档处理等任务,未来有望提升预测能力和知识输出效率。曾竹平大模型结构包括基础架构、模型和应用,产业界应提升AI资源利用率。期待郭院士提出的算力智联体系建设实施。陈坚认为大模型在医药领域具有巨大潜力,能加速药物研发并降低成本。然而,其结果可解释性成为应用瓶颈,需结合传统实验方法提高准确性。在解决神经科学等复杂问题时,大模型应结合领域知识图谱等技术,以实现更精准的分析和预测。赵集民(CCF厦门委员、睿优智造(厦门)互联网科技股份有限公司董事长)强调各领域壁垒高,需专家尝试性应用,新技术应作为工具辅助行业,非颠覆规则。化学领域大模型需结合经验,探索应用。王莹莹表示AI大模型能提高科研效率,快速分析材料性能,最重要的是能够促进新交叉学科发展。朱杰(中化集团中化信息公司总经理助理)强调了AI在化工研究与设计的应用,并寻求合作以推进项目实施。
【机遇挑战】议题3:AI化学合成的走向,厦门的机遇和挑战?
对于AI化学合成的走向,厦门的机遇和挑战,刘源岗指出厦门在人工智能、智能制造等领域具有巨大潜力,特别是利用高校优势,加强科研合作,推动技术创新。AI在化学合成等领域应用前景广阔,厦门应抓住机遇加强研发和应用,人工智能是未来发展趋势,在挺升新质生产力方面政府扶持力度大。朱顺痣提出人工智能在厦门等地区应用需求高,特别在工业互联网领域。目前国家大力推动数据交易,鼓励企业参与建立国际标准。AI在化学合成等领域,项目落地是成功关键,需确保技术可行性和有效性。田雪清(CCF厦门委员)表达对寻找AI杀手级应用场景的迫切需求,呼吁关注针对现实社会问题的应用场景。陈剑则表示作为文化行业从业者,目前正专注于赋能实体行业的AI市场应用。郭嵩从香港角度分享,强调香港政府提供经费支持香港高校构建算力平台,支持教授申请AI科研项目,如AI与大气、AI与脑科学研究等。厦门等地云服务商和政府合作,结合企业、学术界资源,共同推动科技创新,推动AI产业化项目落地。王海滨提出目前厦门也在积极发展算力中心,但需深化行业应用,大模型结合化学合成、生物医药等,是目前厦门优势的特色领域。郝关兵表示AI化学合成方向发挥了信息技术和化学融合的优势,前景无量,期待AI化学合成本地项目落地。张雪白(CCF厦门委员),认为厦门AI化学合成潜力巨大,结合人机交换、虚拟现实等技术,提升AI化学合成的虚拟仿真效果。陈剑则表示作为文化行业从业者,目前正专注于赋能实体行业的AI市场应用。陈子仪提到AI化学是一个充满机遇的新方向,具有广阔前景,AI在化学领域的应用可以节省大量研究和模拟时间。此外,厦门发改委目前正重点关注人工智能加化学、材料与半导体等领域的发展。苏彦聪(CCF厦门委员)则畅想AI技术在材料设计与研发应用,认为未来大模型能切实推动产品设计与产业升级。
当“AI”遇见了“新材料”,催化出改革创新的高地、投资兴业的热土、产业聚集的良田。新,意味着更创新的机制,更澎湃的活力,更开放的胸怀,更饱满的热情。期待AI新材料产业的蓬勃发展。期待AI新材料创新联盟在厦门落地。期待AI赋能项目能推动科技强国战略。期待更多双向奔赴的故事,在CCF上演。最后,执行主席张龙晖对参与本次论坛的所有嘉宾们表示感谢,期待未来更多相携同行。
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