深势科技首席科学家张林峰博士在北京智源大会作报告并出席圆桌会议

2021-06-13
6月1日至3日,由北京智源人工智能研究院(以下简称智源研究院)主办的2021北京智源大会在北京中关村国家自主创新示范区会议中心圆满举行。深势科技首席科学家张林峰博士应邀出席并参与圆桌会议。
【大会简介】
北京智源大会是智源研究院主办的年度国际性人工智能高端学术交流活动,定位于“AI内行顶级盛会”,2019年举办了首届大会,今年为第三届,6月1日至3日线上线下同步召开,包含13场主旨报告/重磅对话,29场由各领域领军学者主导的专题论坛,4场讲习班,紧紧围绕当前学术领域迫切解决的问题,以及产业落地过程中存在的诸多挑战,延续一贯以来的“内行认可”品质口碑,采取极为严格的内行荣誉邀请制,超过3万多名人工智能领域专业人士注册参会,分享真正内行认可的重大成果与真知灼见,献上一场诚意满满的AI盛宴。
本次大会邀请到200余位国内外人工智能领域的顶尖专家参会,包括2018年图灵奖得主Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥),2017年图灵奖得主David Patterson(大卫·帕特森),2017年欧洲大脑奖得主Peter Dayan(彼得·达扬),清华大学国家金融研究院院长朱民博士,中国科学院鄂维南院士,加州大学伯克利分校人工智能统计中心创始人Stuart Russell(斯图尔特·罗素),自动驾驶之父Sebastian Thrun(塞巴斯蒂安·特龙),计算可持续性领域开创者Carla Gomes(卡拉·戈梅斯),艾伦人工智能研究所(AI2)首席执行官Oren Etzioni(欧伦·艾佐奥尼),微软亚洲研究院副院长刘铁岩,清华智能产业研究院首席科学家马维英等。
同时,为了迎接“大模型+大算力”时代的到来,在大会开幕式上,智源研究院发布了全球最大的超大规模智能模型“悟道2.0”,希望国内外的广大高校、科研机构和创新企业积极参与到大模型的研发和应用生态中,基于该平台不断产出具有国际领先水平的标志性技术和应用成果。6月3日的会议中,智源研究院还发布了支持AI创业的“源创计划”,以及为海内外青年AI科研人员提供学术交流平台的“青源会”等工作计划或建设成果。
【科学智能专题论坛】
机器学习与科学模型的有机结合,给传统的科学领域带来了新的发展机遇,也正在推动科研范式的创新。基于此,6月2日的科学智能专题论坛邀请到了活跃在这个领域最前沿的一些资深和年轻学者,来讨论AI for Science 带来的新的机遇和挑战。
中国科学院院士、北京大数据研究院院长、普林斯顿大学教授、深势科技科学顾问鄂维南院士担任本专题论坛的主席,普林斯顿大学Roberto Car教授以题为Machine Learning Based Ab-initio Molecular Dynamics的演讲开场。深势科技首席科学家张林峰博士受邀参与本专题论坛及随后题为“AI for Science”的圆桌会议。
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(左起)鄂维南院士、王磊博士、江俊教授、王涵博士、张林峰博士在论坛现场
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鄂维南院士担任本次专题论坛的主席
普林斯顿大学Roberto Car教授远程开场
深势科技首席科学家张林峰博士在演讲中指出,目前新一代的科学计算软件,适配迭代效率远高于从前,应用场景远宽于从前,算力的需求也远高于从前。新一代云平台提供了大量的剩余算力,但科学计算算法和软件长期以来采取封闭式的开发模式,导致算法、软件与基础设施的通配性差是目前核心的问题。针对这个问题,张博士介绍了DeepModeling开源社区提倡的解决方案。

张博士强调,开源是一种去中心化协同开发、分布式同行评审的合作方式。通过这样的方式,可以有效调动包括科学计算、计算机科学等多领域专家的力量,从而推动科学计算的发展。

在合作方面,DeepModeling已建立dpgen、rid-kit、dpti等科学计算工作流,实现流程化的机器学习势模型构建和性质预测。并建立了上下游计算引擎、算法工具和相应的数据集散平台DPLibrary。

在成果方面,2020年,基于深度势的分子模拟案例获得高性能计算最高奖项戈登贝尔奖。2021年,通过与百度飞桨合作,实现飞桨机器学习框架与DeePMD-kit的结合,及DeePMD-kit在ROCm硬件平台上的高效运行。2021年,正积极推进科学计算流程在云平台上的高效稳定部署

最后,张林峰博士提出,机器学习与物理建模的结合正在改变着科学研究的范式。那些希望通过计算建模突破科学边界、解决困难问题的人们正在以前所未有的新方式集结起来。DeepModeling社区致力于为他们提供了这样一个全新的协作平台。
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张林峰博士分享 -- 机器学习辅助分子模拟的开源社区
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张林峰博士在圆桌会议
此外,中国科学技术大学江俊教授、北京应用物理与计算数学研究所副研究员王涵博士、中科院物理研究所研究员王磊博士也参与了本次专题论坛和圆桌会议。
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江俊教授分享 -- 分子光谱与材料构象关系的深势科技机器学习研究
王磊博士分享 -- Scientific machine learning without data
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王涵博士在圆桌会议
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“AI for Science” 圆桌会议