人工智能是引领环球新一轮科技革命和家当变革的计策性技能。在“大算力”“大数据” “大知识”领悟的全新时期，科学智能（AI for Science）作为热点领域之一，将对根本科学研究的范式变革产生划时期意义。在上海市发改委、上海市经信委、上海市教委、上海市科委果辅导下，复旦大学、上海科学智能研究院基于CFFF平台开放能力，约请阿里云、中国电信、中国信通院云大所，6月27日联合发布首届天下科学智能大赛，以人工智能赋能科学创造，借原始创新推进科学发展。比赛启动以来，生命科学、大气科学、材料科学、流体力学、量子化学五大赛道，吸引环球11653名选手参赛。上午30支军队在复旦大学参加总决赛，终极决出一、二、三等奖、最佳创新奖和“星辰学者”特殊奖。
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中国科学院院士、复旦大学校长金力，上海市教诲委员会主任周亚明，上海市科学技能委员会副主任王晔，上海市教诲委员会副主任孙真荣，上海市经济和信息化委员会总工程师葛东波，上海市徐汇区副区长王志华，中国科学院院士、复旦大学副校长张人禾，中国科学院院士、复旦大学化学与材料学院院长赵东元，上海中央气候台台长马雷鸣，阿里云智能集团副总裁韩飞，上海西岸开拓（集团）有限公司副总经理曹其炜，中国电信上海公司资深经理钱名海出席仪式。复旦大学副校长徐雷主持颁奖仪式。
仪式上，上海科学智能研究院与阿里云打算有限公司签署全面互助协议。上海科学智能研究院院长、复旦大学人工智能与家当研究院院长漆远，阿里云上海教科研行业总经理沈龙睿签署协议；金力、王晔、孙真荣、葛东波、王志华、韩飞、上海科学智能研究院理事长吴力波见证签约。
金力向支持大赛和论坛举办的各单位、专家学者表示感谢，向获奖选腕表现祝贺。面对科学智能新时期，如何在日月牙异的科技创新环境中赢得主动，在关键领域取得创新打破，是时期给予教诲的新命题。科学技能的发展离不开青年人的创新与担当，青年人是科学奇迹的希望和未来。复旦大学与上海科学智能研究院联合举办这次大赛和论坛，也是希望能够以此为契机，为青年学者供应高水平学术互换平台，进一步凝聚共识，促进科研范式变革，构建开放科学生态。未来，复旦大学将承担起社会任务和义务，强化高层次人才自主培养能力，做事高水平科技自主自强，在培植天下紧张科学中央和创新高地新征程上打头阵、当尖兵，勇立潮头、奋楫扬帆，做出更大贡献。
周亚明表示，上海市教委全力支持复旦大学发展科学智能，加快培植科学智能创新发展高地。期待复旦大学用好科学智能的利器，领悟知识、算力、算法和数据等核心要素，在根本研究、技能攻关、产教领悟等领域不断发力，推进科研范式和人才培养模式改革。期待复旦大学能与各位科技企业代表和科技精英共同努力，以大赛为平台和纽带，协同推动AI赋能重大科学问题打破，更好把握环球科技竞争主动权，为加快实现高水平科技自主自强作出新的贡献。
漆远作比赛总结报告，他先容了本次比赛的亮点。复旦大学不仅供应了CFFF高性能智算平台，并联合上海科学智能研究院开放不同领域的科学数据，促进AI for science的发展。期待以大赛举办为契机，推动跨学科复合型人才培养，用人工智能技能赋能前沿的科技领域，实现科技原始创新策源。
01 5大赛道决出冠军
以赛匆匆变，引领科学范式变革
“你们如何考虑涡度和散度的权重？”“如果不加约束条件，结果会若何？”
本日（11月30日）上午，复旦大学邯郸校区第五传授教化楼内，首届天下科学智能大赛五大赛道比赛现场，选手面对评委们连珠炮式的提问，用精密的实验数据和清晰的逻辑条理逐一给出回答。经由激烈的竞赛，终极决出了各个赛道的一二三等奖。
聚焦前沿研究方向，促进科学智能快速发展，大赛为环球科学智能人才供应一个激荡创新、启迪聪慧的舞台，引领、促进科学范式的变革。
复旦学子获评“星辰学者”
值得一提的是，复旦大学本科生周潪剑，就读于信息科学与工程学院智能科学与技能专业，得到本次大赛“星辰学者”。
“星辰学者”是大赛设置的特殊奖项，颁发给其方案最具创新代价的参赛团队，寓意“用AI的望远镜，探测科研的星辰大海”，这也是复旦大学、上海科学智能研究院通过大赛希望面向广大精良人才发出的共同培植科学智能生态的约请。接下来的每一届比赛都会延续这个奖项，见证科学智能的“星辰学者”们在科学星空熠熠生辉。
他参加的量子化学赛道为选手供应超过1000万的演习数据，是目前天下上最大、最全面的同类型数据库，这意味着选手须要有踏实的AI模型开拓技能和工程优化能力。周潪剑提出了quipformerV1预测真实能量和原子线性拟合能量之间差值的方案。在解题过程中，他对AI for Science及其在化学领域的详细运用有了进一步的理解，他认为，将AI引入量子化学打算，不仅可以保持打算精度，还可以极大提高打算效率，将会对量子化学领域的发展产生关键推动浸染。
这次经历让他拓展了自己在深度学习和量子化学领域的知识面，磨炼了通过编写代码办理问题的能力，例如Machine Learning建模分子的方法、深度学习的调参技巧，“不仅为我未来的学术研究供应新思路，也为我进入科研领域打下坚实根本”，周潪剑说。
5个赛道分别决出一等奖
生命科学赛道冠军“牛刀小试”团队，由中国科学院大学生物信息学专业的王泰福与华南农业大学分子生物学专业的刘智健组成。针对“生物学年事评价与老年病风险预测”的赛题，他们创新性地利用了两个模型，分别预测生物学年事和阿尔兹海默症，同时将年事预测的输出作为了阿尔兹海默症预测的输入。面对大量的数据，他们开展对数据细致探索性剖析，针对性筛选得到终极特色。对样本数据的优化，对他们得到预测第一的成绩起到关键浸染。
这样的课题对两位硕士研究生选手来说，是一项艰巨的任务。但刘智健认为，正是得益于大赛良好的赛制反馈和各支军队之间的良性竞争，才让他们完成一两个人原来无法完成的任务。
“我们从一开始最大略的模型开始，根据比赛A榜B榜的反馈，通过一个个jupyter notebook，不断迭代参数和模型，考试测验不同策略，达到不错的预测效果。”
“通过学习如此大规模、分布广的数据集，AI背景的成员可以向化学背景的成员学习如何更好地理解数据，化学背景的成员有了一次近间隔打仗AI与化学交叉场景的机会。”来自加州大学戴维斯分校博士生的郭文韬是GPT-4 Auto Agent的一名成员。这是量子化学赛道中一支国际化的“产学互助”军队，由两名深势科技的算法研究员、一名喷鼻香港科技大学博士生及一名组成。针对数据特点，成员们提出以方向通报神经网络为核心的“分子属性预测”方案。
从6月初赛起至今，团队持续提升模型的效率，从一开始选择了精度一样平常但模型更大略的Gemnet-dT，只考虑三体交互，到复赛后时调度为相同家族下引入四体交互的Gemnet-OC模型。受机器学习模型工程任务办理pipeline的启示，他们也考试测验了模型领悟、超参微调以及引入更多分子信息(如键信息)等策略。“准确度的提升总是伴随着模型速率的低落，以是我们不断做调度，希望能更好地平衡精度和速率来。”刘思远阐明。
来自北京邮电大学人工智能学院的Pris 727团队喜获大气科学赛道的一等奖。“我们创新性地提出一种多韶光序列预测策略的集成气候预报方法，通过知识领悟来让预报模型节制更丰富的时序知识和气象变革规律，并在赛道任务上取得0.461的成绩，”队长徐梦秋说。
Pris 727意识到，目前的中期气候预报方法大多依赖于单一的韶光序列预报策略，可能导致模型缺少气候变量在韶光尺度上丰富的规律和知识，预报精度有限。从复赛开始，他们阅读大量参考文献，在大赛钉钉群中与其他选手展开谈论，决定借助已有的气候大模型的先验知识和特色表征能力，对数据进行轻量化的处理，末了顺利提升方案性能。
徐梦秋认为，团队合为难刁难多学科交叉团队来说非常关键。“我们在相同的目标下高效实现上风互补，提升自我技能，丰富知识储备。在协作沟通过程中，我们更好地理解人工智能和气象交叉领域的寻衅和机遇，并为未来的研究方向和职业方案铺垫根本。”
材料科学赛道冠军是VIPA队。成员均为浙江大学打算机专业在读硕士研究生，研究方向为打算材料科学。这次大赛是VIPA团队首次参加AI和材料科学交叉的比赛。面对“金属有机框架材料的预测合成”赛题，他们提出“基于元素特性的金属嵌入表示，基于图神经网络和梯度提升树的回归预测，基于数据挖掘的同源数据集扩充”的方案。
由于特色较少导致模型优化能带来的性能提升有限，他们不得不转向转向演习集的扩充事情，须要打通“样本-特色-标签“这一条数据通路。VIPA团队积极寻求导师帮助，成员之间相互鼓励，不断试错，借助开源数据库，仿照论文中的提取流程，整理演习集的同源数据集，显著提高比赛得分。
“VIPA团队的事情表示了选手对前沿研究成果的关注和运用能力，”该赛道评委对他们利用图神经网络代替分子指纹提取连接体特色的方法给予高度评价。
来自之江实验室的崔钰在流体力学赛道中化名“脆鱼”。针对基于NS方程的流动问题，他将AI与流体力学、数学等紧密结合，利用传统方法辅导神经网络的演习，增强神经网络的表示能力，提升对流体力学反问题的求解精度。同时利用神经网络的序列预测能力补充NS方程在不可压缩流体场景中压力绝对值求解的空缺。在交叉学科中，实现不同学科方法1+1>2的效果。
在比赛过程中，崔钰不雅观察到外推动程中求解结果快速劣化的问题，在复赛中通过将数值微分外推的加速收敛法引入到神经网络演习中，减缓求解结果劣化的发生，提升外推预测的准确度。“本次大赛让我对交叉学科中神经网络的能力有了新的认识，在模型演习和知识迁移等方面也有了一定提升。更主要的是通过与其他选手思维的碰撞，拓宽了自己的科研思路，为未来AI for Science研究奠定了坚实的根本。”
评委们如何看比赛？
“对材料科学智能赛道来说，本次比赛引起了学术界对AI+材料的广泛关注。”复旦大学化学系教授、博士生导师张凡说道。作为材料科学赛道的评委之一，他先容，这次参加材料科学赛道的选手非常踊跃，初赛的81个有效提交结果之中，有51个超过基线（baseline）模型性能（score: 0.22）。选手们的性能提升方案有从数据扩展、方法改进、特色筛选和领悟等多个方面，多支军队都采取模型集成的办法，提高终极的预测精度。
“通过这次大赛可以看到，虽然实际材料合成数据的有限，即数据量小，但AI算法仍旧有很大的探索空间以提升材料的合成条件预测精度。”张凡希望借助这次比赛，让学界焦点更多地聚拢在材料构造与实际合成之间关系的建立，利用AI去揭示新规律，联合先前研究实现新材料创造与合成的精准预测一体化，从而进一步推动科学研究范式的改变。
以办理问题为出发点，“天下科学智能大赛”许可自由组队的机制，有力促进了不同学科背景的研究者共同协作。“这次大赛为我们凝练学科交叉供应了新的可能性，让学生知道不同学科放在一起可以办理共同的问题，”担当生命科学赛道评委果复旦大学智能繁芜体系根本理论与关键技能实验室副主任张梦翰说。
他坦言，在答辩时，选手们的办理问题的思路和想法对他很有启示。“不同专业背景的话语体系是完备不同的，我很好奇，面对一个生物学上的问题，团队是如何切入的？成员又是如何相互互换并且达成对问题的理解的同等性的？”他认为，很多创造发明都是在不经意间得到了启示。“很多人说科研是越做越窄、越做越细的，但我们把稳到，不能被自己的专业限定住思维。”
上海中央气候台台长、大气科学赛道评审马雷鸣认为，就大气科学赛道而言，选手的很多算法不仅提出模型架构的优化，而且将大气科学、气候要素的物理特点等融入算法中，在改进预报能力的同时，大幅提升了打算效率。在马雷鸣看来，本次大赛对大气科学领域的研究范式将起到推动浸染。“它武断了我们通过人工智能技能推动预报技能变革的信心，而且选手们的工为难刁难于人工智能景象预报现存的物理可阐明性难题的办理思路具有很强的启示性。”
本次大赛旨在推进科学智能技能创新，挖掘顶尖创新团队，打造科学智能生态，引发人工智能发展新动能，为上海打造人工智能高地、我国抢占天下科技前沿供应有力支撑。
颁奖仪式后，上海科学智能青年科学家论坛举行，腾讯精彩科学家刘威、复旦大学大气与海洋科学系教授张峰、华东理工大学教授曹志兴、上海科学智能研究院研究员曹风雷作特邀报告，天下科学智能大赛选手团队代表作报告。
02 获奖者都有谁？
快看全名单
组 稿
校融媒体中央
文 字
李怡洁、胡慧中
摄 影
成钊
责编/制图
汪祯仪
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