以解決問題為出發(fā)點，采取創(chuàng)新機制：允許自由組隊，首屆世界科學智能大賽促進了不同學科背景的研究者共同協(xié)作，給多個賽道的未來發(fā)展帶來啟迪。
記者1日獲悉，首屆世界科學智能大賽頒獎典禮暨上�？茖W智能青年科學家論壇在復旦大學舉行。“這次大賽為我們凝練學科交叉提供了新的可能性，讓參賽者知道不同學科放在一起可以解決共同的問題�！睋紊茖W賽道評委的復旦大學智能復雜體系基礎理論與關鍵技術實驗室副主任張夢翰1日接受記者采訪時說。
上海中心氣象臺臺長、大氣科學賽道評審馬雷鳴認為，就大氣科學賽道而言，選手的很多算法不僅提出模型架構的優(yōu)化，而且將大氣科學、氣象要素的物理特點等融入算法中，在改進預報能力的同時，大幅提升了計算效率。在馬雷鳴看來，本次大賽對大氣科學領域的研究范式將起到推動作用�！八鼒远宋覀兺ㄟ^人工智能技術推動預報技術變革的信心，而且選手們的工作對于人工智能天氣預報現(xiàn)存的物理可解釋性難題的解決思路具有很強的啟發(fā)性。”
首屆世界科學智能大賽頒獎典禮舉行。(復旦大學供圖)
“通過學習如此大規(guī)模、分布廣的數(shù)據(jù)集，AI背景的成員可以向化學背景的成員學習如何更好地理解數(shù)據(jù)，化學背景的成員有了一次近距離接觸AI與化學交叉場景的機會�！眮碜约又荽髮W戴維斯分校博士生的郭文韜是GPT-4 Auto Agent的一名成員。據(jù)悉，其所在團隊是量子化學賽道中一支國際化的“產學合作”隊伍。針對數(shù)據(jù)特點，成員們提出創(chuàng)新解決方案。
生命科學賽道冠軍“牛刀小試”團隊，由中國科學院大學生物信息學專業(yè)的王泰福與華南農業(yè)大學分子生物學專業(yè)的劉智健組成。他們的賽題是“生物學年齡評價與老年病風險預測”。事實上，對兩位碩士研究生選手來說，是一項艱巨的任務。但劉智健認為，正是得益于大賽良好的賽制反饋和各支隊伍之間的良性競爭，才讓他們完成了一、兩個人原本無法完成的任務。
人工智能是引領全球新一輪科技革命和產業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術。在“大算力”“大數(shù)據(jù)”“大知識”融合的全新時代，科學智能(AI for Science)作為熱點領域之一，將對基礎科學研究的范式變革產生劃時代意義。據(jù)悉，本次大賽旨在推進科學智能技術創(chuàng)新，挖掘頂尖創(chuàng)新團隊，打造科學智能生態(tài)，激發(fā)人工智能發(fā)展新動能，為上海打造人工智能高地、中國搶占世界科技前沿提供有力支撐。
“對材料科學智能賽道來說，本次比賽引起了學術界對AI+材料的廣泛關注�！睆偷┐髮W化學系教授、博士生導師張凡說道。作為材料科學賽道的評委之一，他介紹，這次參加材料科學賽道的選手非常踴躍，初賽的81個有效提交結果之中，有51個超過基線(baseline)模型性能(score:0.22)。選手們的性能提升方案有從數(shù)據(jù)擴展、方法改進、特征篩選和融合等多個方面，多支隊伍都采用模型集成的辦法，提高最終的預測精度�！巴ㄟ^這次大賽可以看到，雖然實際材料合成數(shù)據(jù)的有限，即數(shù)據(jù)量小，但AI算法仍然有很大的探索空間以提升材料的合成條件預測精度�！睆埛蚕Ｍ柚@次比賽，讓學界焦點更多地聚集在材料結構與實際合成之間關系的建立，使用AI去揭示新規(guī)律，聯(lián)合先前研究實現(xiàn)新材料發(fā)現(xiàn)與合成的精準預測一體化，從而進一步推動科學研究范式的改變。
據(jù)悉，本屆大賽中，生命科學、大氣科學、材料科學、流體力學、量子化學五大賽道，吸引全球11653名選手參賽。最終30支隊伍在復旦大學參加總決賽，在五大賽道比賽現(xiàn)場，面對評委們的提問，選手們用精密的實驗數(shù)據(jù)和清晰的邏輯一一給出回答。激烈的角逐中誕生了一、二、三等獎、最佳創(chuàng)新獎和“星辰學者”特別獎�！靶浅綄W者”是大賽設置的特別獎項，頒發(fā)給其方案最具創(chuàng)新價值的參賽團隊，寓意“用AI的望遠鏡，探測科研的星辰大�！�。據(jù)透露，接下來的每一屆比賽都會延續(xù)這個獎項。
就讀于信息科學與工程學院智能科學與技術專業(yè)復旦大學本科生周潪劍獲得本次大賽“星辰學者”。在他看來，參加大賽“不僅為我未來的學術研究提供新思路，也為我進入科研領域打下堅實基礎�！敝軡瀯φf，他參加的量子化學賽道為選手提供超過1000萬的訓練數(shù)據(jù)，是目前世界上最大、最全面的同類型數(shù)據(jù)庫，這意味著選手需要有扎實的AI模型開發(fā)技術和工程優(yōu)化能力。
來自北京郵電大學人工智能學院的Pris727團隊喜獲大氣科學賽道的一等獎�！拔覀儎�(chuàng)新性地提出一種多時間序列預測策略的集成氣象預報方法，通過知識融合來讓預報模型掌握更豐富的時序知識和氣象變化規(guī)律�！标犻L徐夢秋說。徐夢秋認為，團隊合作對多學科交叉團隊來說非常關鍵�！拔覀冊谙嗤哪繕讼赂咝崿F(xiàn)優(yōu)勢互補，提升自我技能，豐富知識儲備。在協(xié)作溝通過程中，我們更好地理解人工智能和氣象交叉領域的挑戰(zhàn)和機遇，并為未來的研究方向和職業(yè)規(guī)劃鋪墊基礎�！� (記者 陳靜)