“AI for Science”，這是復旦大學科研團隊近年來的積極探索。今天（27日），中國高校最大云上科研智算平臺在復旦大學上線，意味著AI 與科研創新深度融合，為基礎研究、原創創造了必不可少的條件。
復旦大學化學系教授、中國科學院院士趙東元一直用新方法尋找新材料，鉆研介孔材料多年、曾獲國家自然科學一等獎的他對這個CFFF平臺充滿期待：“CFFF平臺的上線就像我們擁有了一個‘大科學裝置’，讓做科研如虎添翼。實驗科學的數據非常多，基于這一平臺，如果可以通過文獻數據找到設計一種材料的最佳路線，將會省掉很多時間，我們對物質觀的認識也會更加深入。”
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在趙東元看來，科研范式已經到了研究復雜體系的新階段。“現在似乎沒有出現像愛因斯坦這樣偉大的科學家，沒有量子力學這樣偉大的科學發現了，為什么？實際上，我們現在是在復雜體系下來研究科學，當然要借助更多的工具、不同的交叉學科融合來共同推進科研進展，AI就是一個很好的工具。”
也正因此，趙東元認為，AI for Science，既包含科學本身的創新，也包含AI等工具和平臺的創新，“技術創新其實和科學創新現在結合非常緊密，科學的發展會促進技術的變化，而技術為人類提供視野、工具，也會促進科學的發展。”
復旦大學化學系教授劉智攀介紹，選擇化學專業的人大部分開始時候都是對實驗感興趣，但實驗做了兩三年以后，有些時候會盲目，“你就是整天在調不同的溫度，改不同的溶劑，然后改不同的合成方法。”
在本科階段，劉智攀選修了第二專業計算機。博士期間以后，他轉向了計算化學。從海外學成回國，頭十年他一直研究理論計算方法。近幾年，劉智攀開始建立一個實驗室，通過理論計算的結果，去指導現在的實驗室的合成等。
在劉智攀看來，AI在計算化學中扮演了關鍵角色，“就是沒有這個方法的話，以前很多的化學反應預測、結構預測完全沒有法做。有了這個方法以后，現在就可以盲做，自動化地讓計算機來幫我們設計一些結構，讓計算機來幫我們設計一些化學反應，所以這是一個0到1的過程。”
隨著CFFF平臺的上線，劉智攀認為這給科研帶來了極大的便利和新的機會。“當你把GPU卡和GPU卡全部給它超級連接起來以后，它可以做超大的模型。”劉智攀認為，這是加速的一個好辦法，“我從很小的時候的夢想是這樣的，那就是重復性試錯工作必須得減少：比如說你本來要做100次實驗，我能不能做兩次就夠了。”
復旦大學人工智能創新與產業研究院研究員李昊，目前主要從事中短期天氣預報大模型相關的研究。李昊團隊近期發布了45億參數量的中短期天氣預報大模型-伏羲，預測效果在公開數據集上首次達到業界公認的ECMWF（歐洲中期天氣預報中心）集合平均水平，并將預測速度從模式的小時級縮短到了3秒內。這也是CFFF平臺上孕育出的第一個大模型。
“基于CFFF平臺的千卡并行智能計算，這樣一個規模的大模型只用一天就完成了訓練。傳統的計算平臺是很難做到的。”李昊介紹說。
“此前這一過程都是超算在做，而我們人工智能大模型的方法更多的是數據驅動，也可以媲美數值天氣預報的結果，但同時它的計算速度應該有近千倍的提升。”李昊又說。
復旦大學大數據研究院青年副研究員周陽主要從事計算社會科學，尤其是金融經濟等領域微觀行為方面的研究。他指出，不僅是理工學科，社會科學也需要足夠的算力支持。
周陽舉了一個“極端”例子：如果我們能夠把每一個人的行為都刻畫出來，把微觀行為刻畫與交互到極致，當算力足夠的時候，我們就能夠刻畫出來整個社會的一個運行方式。
但以往傳統的社會科學研究中，這樣的數據和算力需求存在重重挑戰。
當智算平臺出現后，這些問題有了新的解法。“因為有了AI技術的出現，有了智算平臺的支持，新類型的數據得以進入研究中。”周陽認為。“它還能在一定程度上解決我們硬件上的約束，這將加速了交叉學科的發展。原來大家有可能有很多好的想法，但是苦于沒有軟硬件融合的平臺幫助，我們就沒有辦法將這樣的一個靈感或者想法變成現實。有了這樣的一個平臺，可以解決算力方面的要求。”
新民晚報記者 張炯強
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