加速解鎖科學(xué)智能前沿，昇思MindSpore鑄就了一把“全能”鑰匙

回顧三次產(chǎn)業(yè)革命，會發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：基礎(chǔ)科學(xué)的突破，抬高技術(shù)的天花板，推動大量先進(jìn)技術(shù)成果的涌現(xiàn)，并向產(chǎn)業(yè)界轉(zhuǎn)化，最終實現(xiàn)社會經(jīng)濟(jì)的指數(shù)級增長。

在物理、數(shù)學(xué)、工程學(xué)等的推動下，才有了蒸汽革命；電氣革命，源于電磁學(xué)、化學(xué)等學(xué)科的進(jìn)步；量子物理、信息論等科學(xué)成果，則為半導(dǎo)體、計算機(jī)等信息產(chǎn)業(yè)打下堅實的基礎(chǔ)。

今天，基礎(chǔ)科學(xué)整體已經(jīng)發(fā)展到了一定高度，低處易摘的果實已經(jīng)被摘走，科學(xué)家們向上攀爬的難度遠(yuǎn)高于以往。

越來越多的科學(xué)領(lǐng)域，進(jìn)入“第五范式”的新篇章，即由人工智能驅(qū)動的研究方式。而AI在處理多維、多模態(tài)的海量數(shù)據(jù)上有顯著優(yōu)勢，因此，人工智能驅(qū)動的科學(xué)智能（AI for Science，AI4S）新范式，有望推動科學(xué)研究從“馬拉松”到“加速跑”。

在今年的WAIC 2023上，科學(xué)智能的突破性進(jìn)展，就備受產(chǎn)學(xué)研各界關(guān)注。

學(xué)術(shù)方面，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所發(fā)布了AI4S科研創(chuàng)新地圖；應(yīng)用方面，中國商飛上海飛機(jī)設(shè)計研究院基于昇思MindSpore打造的三維流體仿真大模型“東方.翼風(fēng)”，展示了流體力學(xué)等領(lǐng)域與AI的融合實踐。

可以看到，科學(xué)智能目前還是一些頭部科研院所，以及頭部行業(yè)、龍頭企業(yè)在踐行的新潮流。更廣大的科研群體和科學(xué)場景，距離AI技術(shù)依然遙遠(yuǎn)。

有沒有一種可能，讓AI化作更多科學(xué)家手中的實用工具，加速科學(xué)智能的進(jìn)程？這是昇思MindSpore一直在努力實現(xiàn)的命題，也在近期抵達(dá)了新的里程碑節(jié)點(diǎn)。

近日，在物理方法、生物、流體力學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，國內(nèi)多個研究團(tuán)隊基于昇思MindSpore Science科學(xué)智能套件的助力，取得重大突破。

在這些成功踐行的科學(xué)智能探索背后，我們可以進(jìn)一步讀懂，科學(xué)家們對AI有哪些具體而迫切的需求，智能工具和平臺又是如何與科學(xué)場景緊密嵌合的，科學(xué)與智能的緊耦合又會為科學(xué)探索帶來哪些可能性。

找鑰匙，鑄鑰匙：科學(xué)與AI的無縫嵌合

一場科學(xué)革命的發(fā)生，往往是以范式轉(zhuǎn)換作為先導(dǎo)的，而科學(xué)智能的新范式，要讓科學(xué)與智能加速融合，以最高效率為科學(xué)乃至社會帶來價值，還要解決一系列挑戰(zhàn)：

首先，科學(xué)和AI的語言難以對齊。

科學(xué)的本質(zhì)是探索和改造客觀世界，科學(xué)智能則意味著數(shù)字世界、物理世界、生物世界，正在前所未有的融合。不同世界的語言、規(guī)則等跨度很大，比如，要將電磁、力學(xué)、氣象等物理規(guī)律（方程式）投射到數(shù)字世界中，需要轉(zhuǎn)化為AI可以理解的數(shù)學(xué)語言（函數(shù)）；生物世界的DNA、氨基酸、蛋白質(zhì)、神經(jīng)元等，大量生命科學(xué)的奧秘還未完全揭開，直接用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，可能是無法運(yùn)行的，或者效果不夠好。

接下來，還會遭遇AI技術(shù)本身的復(fù)雜性。

AI技術(shù)體系復(fù)雜，落地科學(xué)計算，包括建立數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清洗、模型選型、系統(tǒng)運(yùn)維等一項項細(xì)節(jié)工程……對很多科研院所、高校師生、產(chǎn)業(yè)研究院來說，AI是新生事物，缺乏相關(guān)經(jīng)驗，導(dǎo)致AI+科學(xué)計算模型的開發(fā)難度大、周期長，進(jìn)一步限制了科學(xué)智能的落地效率。

此外，在探索科學(xué)智能的過程中，計算工具平臺不能成為掣肘。

為了推動AI+科學(xué)計算，學(xué)術(shù)界探索出了三種計算模式，分別是物理驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動以及物理+數(shù)據(jù)融合驅(qū)動。

以流體力學(xué)為例，物理驅(qū)動（PINNs）將物理方程引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中，使學(xué)習(xí)結(jié)果滿足物理規(guī)律，但PINNs不依賴于傳統(tǒng)數(shù)值方法生成標(biāo)簽數(shù)據(jù)，計算精度和收斂缺乏理論保證，導(dǎo)致訓(xùn)練困難，一旦物理約束變化，就需要重新訓(xùn)練，泛化性不足。而數(shù)據(jù)驅(qū)動的流體力學(xué)，則有著龐大的數(shù)據(jù)維度，數(shù)據(jù)規(guī)模大、處理耗時長、整體成本高昂。物理+數(shù)據(jù)融合驅(qū)動的流體力學(xué)，通過仿真軟件獲得輸入和輸出的真實數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)數(shù)值仿真性能提升40~80倍，并且具有很強(qiáng)的泛化性，目前實現(xiàn)場景較為聚焦，有效性也在持續(xù)驗證中。

這些計算模式要取得比較理想的效果，需要基礎(chǔ)硬件平臺、核心AI框架、編譯器、應(yīng)用工具套件等一整套端到端的軟硬件解決方案，離不開平臺化的支撐。目前，只有華為、谷歌等極少數(shù)科技公司，在科學(xué)智能領(lǐng)域有較為全面的軟硬件布局。

可以看到，科學(xué)智能的探索過程中，科研人員和開發(fā)者所期待的，是直接簡單地使用AI平臺工具和能力進(jìn)行開發(fā)，這就需要平臺將復(fù)雜的硬件、算力服務(wù)、AI框架、編譯器、模型、應(yīng)用、環(huán)境等，像IT領(lǐng)域的“交鑰匙工程”一樣，整合成適配科學(xué)計算任務(wù)的方案，讓研究人員可以專注于AI科學(xué)計算的應(yīng)用創(chuàng)造，進(jìn)行更高效的研發(fā)探索。

昇思MindSpore原生支持科學(xué)智能，打造了昇思MindSpore Science科學(xué)智能套件，包含了業(yè)界領(lǐng)先的開源基礎(chǔ)模型、預(yù)置高精度模型和前后處理工具，支持物理驅(qū)動/數(shù)據(jù)驅(qū)動/物理數(shù)據(jù)融合驅(qū)動等多種AI+科學(xué)計算范式的全場景AI框架。

AI與科學(xué)計算的融合剛剛開始，有大量場景等待探索。昇思MindSpore面向生物、流體、電磁、量子計算等領(lǐng)域，推出了相應(yīng)的行業(yè)套件，以加速應(yīng)用開發(fā)和探索發(fā)現(xiàn)。

開鎖行動：AI for Science的價值自證

近日，中國科學(xué)家及其團(tuán)隊，借助昇思MindSpore SPONGE、MindSpore Flow等科學(xué)智能套件，分別取得了多個突破性進(jìn)展。從中，我們可以看到，AI在科學(xué)場景中所能發(fā)揮的關(guān)鍵作用：

作用一，以AI方法加速助力物理學(xué)的理論突破。

20世紀(jì)是物理學(xué)的世紀(jì)，我們今天仍在享受著上一次科技革命的遺澤，留給當(dāng)代研究者的都是高處難摘的果實。比如，在流行病學(xué)、氣象科學(xué)、流體力學(xué)和生物學(xué)等領(lǐng)域中，很多的底層PDE方程仍未被完全發(fā)掘出來。

昇思技術(shù)團(tuán)隊與中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院孫浩教授團(tuán)隊合作，基于昇思MindSpore AI框架，提出了物理編碼遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-encoded Recurrent Convolutional Neural Network，PeRCNN），實現(xiàn)了對非線性PDE的精確逼近。近日，該成果已在《Nature》子刊《Nature Machine Intelligence》上發(fā)表。

從中可以看到，AI的兩個特點(diǎn)正在為基礎(chǔ)研究的突破帶來可能。

一是計算效率。相較于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ConvLSTM、PDE-NET等方法，PeRCN模型的泛化性和抗噪性明顯提升，長期推理精度提升了10倍以上，可以突破傳統(tǒng)計算瓶頸，推動偏微分方程的求解。

（PeRCNN在預(yù)測和外推的性能上也優(yōu)于ConvLSTM/ResNet/PDE-Net/DHPM等方法）

二是暗知識。AI能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)中的相關(guān)性，是人類無法感受又無法描述和表達(dá)的“暗知識”。PeRCN模型的可解釋性，可以從學(xué)習(xí)到的模型中進(jìn)一步提取底層的基礎(chǔ)物理學(xué)表達(dá)式，有望準(zhǔn)確可靠地發(fā)現(xiàn)潛在的物理規(guī)律，讓我們對物理世界的認(rèn)識取得新突破。

作用二，首次實現(xiàn)AI+蛋白質(zhì)動態(tài)結(jié)構(gòu)折疊，加速生命科學(xué)研究進(jìn)程。

生物醫(yī)藥領(lǐng)域有著名的“雙十定律”，即研發(fā)一款新藥需要花費(fèi)至少十年時間、十億美元，90%的臨床藥物研發(fā)都將以失敗告終。加速藥物研發(fā)的進(jìn)程，對于提高人類的生命健康、生存質(zhì)量，有非常重要的意義。

（FAAST核磁共振數(shù)據(jù)解析流程）

而生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的AI計算，具有數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣、有效算法稀缺的種種特性，尤其需要預(yù)測準(zhǔn)確、簡單易用、高效協(xié)作的工具平臺。昇思MindSpore的計算生物領(lǐng)域套件MindSpore SPONGE，支持分子動力學(xué)、蛋白質(zhì)折疊等常用功能，在大規(guī)模計算任務(wù)中快速完成計算，輔助研發(fā)人員高效研發(fā)。

近日，昇思技術(shù)團(tuán)隊與高毅勤教授團(tuán)隊（昌平實驗室、北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院和生物醫(yī)學(xué)前沿創(chuàng)新中心（BIOPIC））、田長麟教授團(tuán)隊（中國科技大學(xué)、中科院強(qiáng)磁場科學(xué)中心）、王申林教授（華東理工大學(xué)生物反應(yīng)器工程國家重點(diǎn)實驗室）合作，基于昇思MindSpore+昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺，開發(fā)了NMR數(shù)據(jù)自動解析方法FAAST，將通過核磁共振試驗獲得的蛋白質(zhì)動態(tài)結(jié)構(gòu)，解析速度提高了十倍，解析時間從數(shù)月，縮短到數(shù)小時，全流程無需專家投入，大大減輕了研究人員的重復(fù)勞動，加速生命科學(xué)研究和藥物研發(fā)流程。

作用三，AI+流體力學(xué)指數(shù)級提升大飛機(jī)研發(fā)效率、降低研發(fā)成本。

歷史告訴我們，每一次工業(yè)革命，都需要將科研成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)可用、可接受的技術(shù)，很多產(chǎn)業(yè)也對科學(xué)智能投入了大量研發(fā)資源與期待。以流體力學(xué)為例，大型客機(jī)的流體問題，就是一個非常具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)難題，也是非常典型和高價值的力學(xué)場景。

傳統(tǒng)飛機(jī)設(shè)計，仿真過程復(fù)雜，需要進(jìn)行物理建模、網(wǎng)格劃分、數(shù)值離散、迭代求解等步驟，經(jīng)過千萬億次的模擬仿真，計算周期長。

在WAIC2023上發(fā)布的“東方.翼風(fēng)”大模型，同樣是基于昇思MindSpore開發(fā)，實現(xiàn)了三維超臨界機(jī)翼流體仿真，可以對飛機(jī)全場景飛行狀況進(jìn)行快速且高精度的模擬，助力飛機(jī)研發(fā)，該成果榮獲WAIC最高獎項 SAIL獎。

具體來說，“東方.翼風(fēng)”利用昇思 MindSpore Flow流體仿真套件，結(jié)合流體領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗、數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對飛機(jī)翼型全場景飛行工況模擬，在三維機(jī)翼幾何變化的情況下，全流場誤差達(dá)到了萬分之一，三維翼型仿真模擬時間降低為原來的千分之一，加速了飛機(jī)設(shè)計的效率，減少風(fēng)洞重復(fù)試驗的次數(shù)和成本。

這些科學(xué)智能的成功探索，用實打?qū)嵉膭?chuàng)新證明了，科學(xué)場景與AI技術(shù)，可以借助精細(xì)而易用的工具平臺，高效快速地完成對齊、緊密嵌合，發(fā)揮AI的技術(shù)價值，解鎖更多的科學(xué)奧秘，滿足大眾、產(chǎn)業(yè)和社會對科技進(jìn)步的殷切期待。

解鎖無盡前沿：昇思MindSpore鑄就“全能”鑰匙

如果說，這三次科學(xué)探索的成功，是一個明晰的信號和方向，說明科學(xué)智能蘊(yùn)藏了無比巨大的期待和潛力。那么下一個問題就是：這些成功，究竟是案例式的炫技，還是可持續(xù)、可復(fù)制、可信賴的新科研路徑？

換句話說，昇思MindSpore構(gòu)筑的工具平臺，也適用于其他未解的科學(xué)難題嗎？

目前來看，昇思MindSpore的“全能型”特點(diǎn)，也使其成為一把“全能鑰匙”，能夠從多個維度，支撐科學(xué)智能的持續(xù)探索，具體來說：

1.深度。結(jié)合自研硬件、融合架構(gòu)到編譯軟件，AI框架能力，技術(shù)底座的全棧布局，可以滿足科研人員和開發(fā)者在科學(xué)計算中從算力到應(yīng)用的全流程需求，消除后顧之憂。

2.巧度。簡單易用的MindSpore Elec、MindSpore SPONGE、MindSpore Flow等行業(yè)套件，免去了眾多開發(fā)流程與運(yùn)維成本，有效提升科研項目的開發(fā)效率，降低了科學(xué)計算和AI的開發(fā)成本，分子屬性、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、高空湍流等預(yù)測準(zhǔn)確，切實提升了科學(xué)探索的成功率。

3.廣度。昇思打造了南北向生態(tài)和開源社區(qū)，匯聚新模型、新技術(shù)、課程、專家和落地場景等豐富生態(tài)資源，在生態(tài)內(nèi)推動產(chǎn)學(xué)研用一體化的協(xié)同創(chuàng)新，拓展科學(xué)邊界，將科研價值進(jìn)一步打開。

4.長度。科研不是一蹴而就的，有時要有坐冷板凳的耐心。因此，科學(xué)智能的計算領(lǐng)域伙伴也要有長期扎根科研領(lǐng)域的長期戰(zhàn)略耐心和布局，持續(xù)升級基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)、迭代模型和產(chǎn)品。這一點(diǎn)上，昇思MindSpore作為產(chǎn)業(yè)智能化的基座，在通往無盡前沿的探索之路上，陪科研人員走得更遠(yuǎn)。

四個維度，把科學(xué)與智能相融合的每一個環(huán)節(jié)、每一個阻礙，都一一解決掉，只留給研究人員和開發(fā)者最簡單易用的開發(fā)體驗，這就是MindSpore Science如同“交鑰匙工程”一樣高效的使能模式。

陳寅恪先生說過：“一時代之學(xué)術(shù)，必有其新材料與新問題。取用此材料，以研求問題，則為此時代學(xué)術(shù)之新潮流。治學(xué)之士，得預(yù)于此潮流者，謂之預(yù)流?！?/p>

AI就是這個時代的預(yù)流，昇思MindSpore正在推動更多治學(xué)之士與AI加速擁抱，融入科學(xué)智能的時代洪流。

更多科學(xué)領(lǐng)域和智能技術(shù)無縫嵌合，成功的“開鎖行動”不斷涌現(xiàn)，我們就距離科學(xué)的無盡前沿，更近了一步。

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