圖說:白玉蘭科學(xué)大模型 來源/采訪對象供圖
人工智能在前沿科學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)取得了一系列顛覆性成果,新的科學(xué)研究范式正在形成。昨日(8日)記者從上海交通大學(xué)獲悉,為推進面向重大科學(xué)問題的人工智能模型和算法創(chuàng)新,構(gòu)建以人工智能支撐基礎(chǔ)和前沿科學(xué)研究的新模式,上海交大研制“白玉蘭科學(xué)大模型1.0版”, 依托上海白玉蘭開源開放研究院正式開源發(fā)布。
(資料圖)
“白玉蘭科學(xué)大模型1.0版”包括化學(xué)合成(BAI-Chem)、神經(jīng)流體(BAI-NeuroFluid)和科學(xué)評測基準(BAI-SciEval)三個領(lǐng)域模型,分別代表以分子結(jié)構(gòu)為中心、以動力學(xué)為中心的學(xué)科方向,及跨學(xué)科、跨模態(tài)的基礎(chǔ)模型。
化學(xué)合成(BAI-Chem)依托大模型訓(xùn)練技術(shù),利用生成式人工智能技術(shù)賦能化學(xué)合成研究,是首個具備反應(yīng)條件生成與“人在環(huán)路”反饋優(yōu)化能力的化學(xué)大模型。加速從分子設(shè)計、反應(yīng)設(shè)計、到條件生成、反應(yīng)檢驗等化學(xué)合成全鏈條,潛在功能性分子(如藥物分子)及其合成方案設(shè)計,從傳統(tǒng)方法的幾個月提速到幾十分鐘。
以抗HIV小分子設(shè)計為例,BAI-Chem能夠在2分鐘內(nèi)生成超過250,000個全新的分子;并在30分鐘內(nèi)進一步篩選出172個潛在有效的分子,同時提供合成路線以及相應(yīng)的反應(yīng)條件;最終在5秒內(nèi)進行驗證,進一步篩選出23個可合成的潛在分子,大幅提升分子設(shè)計迭代效率。
同時,BAI-Chem平臺破除了傳統(tǒng)頁面交互的壁壘,提供化學(xué)聊天機器人和化學(xué)合成助手,支持用戶以自然語言的方式進行交互,以便捷的溝通方式,能夠基于用戶給定的目標分子一次性提供生成式合成方案和檢索式合成方案。
神經(jīng)流體(BAI-NeuroFluid)創(chuàng)建了視覺直覺學(xué)習(xí)框架,將物理啟發(fā)的生成式人工智能技術(shù)用于流體粒子模型的計算與模擬,首次實現(xiàn)了從外部視覺表觀推理內(nèi)部流體動態(tài),并可反演粘度、密度等流體屬性,形成了“規(guī)律—仿真—觀測”空間的閉環(huán)。
同時支持跨流體屬性、跨空間尺度、跨邊界條件的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與推理,可以捕捉具有高泛化性的流體規(guī)律,在問題規(guī)模、模擬速度、模型泛化性、反問題求解精度等多個方面突破了現(xiàn)有流體數(shù)值模擬方法的計算瓶頸,十萬粒子場景的模擬速度比現(xiàn)有流體仿真軟件提升一個量級。
上海交通大學(xué)人工智能研究院楊小康教授團隊于2022年提出“神經(jīng)流體”方法(NeuroFluid),他說道:“生成式人工智能拓展形成的仿真空間可以覆蓋傳統(tǒng)的計算機模擬方法‘仿而不真’的現(xiàn)象,允許科學(xué)家根據(jù)實際觀測數(shù)據(jù)反演仿真空間中的狀態(tài)‘后驗信息’,通過與仿真得到的‘先驗信息’進行比對,對已有的科學(xué)規(guī)律進行修正,甚至通過拓展假設(shè)空間,發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)現(xiàn)象。”
評測基準(SciEval)模型的面向基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域構(gòu)建了首個包含動態(tài)數(shù)據(jù)的評測基準,旨在全面評估大模型的科學(xué)知識掌握水平和輔助科研能力,涵蓋約18000道具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題,涉及化學(xué)、物理和生物三大基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域及其數(shù)十種子領(lǐng)域,以布魯姆“記憶-理解-應(yīng)用-分析-評價-創(chuàng)造”六大認知層級為參考,從基礎(chǔ)知識、知識應(yīng)用、科學(xué)計算和科研能力四方面多層級全方位評估語言大模型的科學(xué)研究能力。評測方法采用了以客觀題為主、主觀題為輔的方式,旨在全面考察模型的科學(xué)思維和應(yīng)用能力。同時,BAI-SciEval包含了部分基于基本科學(xué)原理動態(tài)生成的評測數(shù)據(jù),以降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險,保證評估結(jié)果的公正性和可信度。
新民晚報記者 易蓉
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