原標題：打造“自然科學界的ChatGPT”

　　北京已在“科學智能”領域搶先布局

　　近期，科技部會(hui) 同自然科學基金委啟動了“人工智能驅動的科學研究”（AI for Science）專(zhuan) 項部署工作，布局該領域前沿科技研發體(ti) 係。而早在2021年9月，一家以“AI for Science”即“科學智能”命名的新型研發機構——北京科學智能研究院，就已在京成立。一年多來，該院持續聚焦科學智能底層基礎設施建設，致力推動科學研究走向“平台科研”。

　　科學智能這一概念，是中國科學院院士鄂維南於(yu) 2018年首次在全球提出，它是以機器學習(xi) 為(wei) 代表的人工智能技術與(yu) 科學研究深度融合的產(chan) 物，順應了新一輪科技革命的趨勢，將推動科學研究從(cong) 傳(chuan) 統的“作坊”模式向“平台科研”模式轉變。

　　長期以來，科學研究都麵臨(lin) 基礎研究與(yu) 實際應用的銜接困境，許多實際問題隻能依靠研究人員的經驗和不斷試錯來解決(jue) ，科研效率亟待提高。人工智能大模型ChatGPT的誕生被人們(men) 譽為(wei) 一場“顛覆性創新”，而在科研領域，北京科學智能研究院已推出了全球首個(ge) 覆蓋元素周期表70餘(yu) 種元素的深度勢能原子間勢函數預訓練模型DPA-1，將著力打造“自然科學界的Chat-GPT”。

　　探究微觀世界的過程可以用芯片“算”出來，聽起來有些匪夷所思，但機器學習(xi) 與(yu) 高性能計算相結合，讓DPA-1能夠精確模擬出微觀粒子間的互相作用情況。通過不斷升級，它的算力也更強，實現了百億(yi) 級原子的高精度分子動力學模擬，目前已在高性能合金、半導體(ti) 材料設計等應用場景中證明了其領先性和優(you) 越性。

　　當然，DPA-1能力遠不止於(yu) 此，圍繞基礎研究到應用落地的科研全鏈條，都將發揮巨大作用。“科學智能有望推動我們(men) 在下一輪科技革命中走在前沿。”北京科學智能研究院副院長李鑫宇說，以材料科學研究為(wei) 例，傳(chuan) 統“實驗試錯”的方式，在新材料研發領域麵臨(lin) 高投入、低回報的困局。而在人工智能的支持下，通過高精度模擬實現材料定向設計成為(wei) 可能，“計算指導試驗、實驗反饋設計”的理性設計研發模式正越來越受到認可。

　　目前DPA-1已在科學智能廣場正式公開，麵向全球開源。預計今年內(nei) ，DPA-1還將完成迭代升級，將直接助力新醫藥、新材料的研發，成為(wei) 相關(guan) 行業(ye) 微觀機理探索的重要基礎設施。“通俗地講，藥物、材料的設計方案將成為(wei) 能夠根據需求定向生產(chan) 的‘產(chan) 品’。”李鑫宇說，這將顯著降低研發成本，縮短研發周期。“科學智能是一套全新的科學研究範式，科研組織模式將因此發生翻天覆地的變化，希望我們(men) 能抓住這個(ge) 曆史機遇，實現從(cong) 追趕到引領創新的‘彎道超車’。”