用ai“搭桥”，深圳湾驶入产学研创新“快车道”
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数智时代下，ai是最重要的通用技术之一，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。其进入制造、电力、农业等领域，不仅能带动产业提质增效，还能创造显著的经济和社会效益。
而在科研领域，借ai之力推动产学研用创新的例子也不胜枚举。比如，目前ai就被广泛应用于科学计算领域，这大幅提升了科学家们的工作效率。但不为人知的是，科学计算的基础软件对于ai的兼容性问题十分突出，一度让深圳湾实验室副研究员杨奕苦恼不已。毕竟，这些科学计算软件最初设计的时候并非为ai而生。
如何让先进的ai技术、ai框架融入科研院所？从深圳湾实验室与昇思mindspore开源社区携手，推动科研实现“从0到90”跨越式进步的案例中，你或许能得到答案。
缺人手、缺软件、缺平台......产学研发展面临时代挑战
杨奕于2019年正式回国并加入深圳湾实验室，负责分子模拟领域的研究工作。团队希望将ai算法应用到分子模拟领域。谁料，缺软件、缺人手......各种挑战接踵而至。
就拿“缺人”来说。“我们的课题组，最开始只有两人，后来逐渐发展，也不过五六个人。大家集中干这一件事情，虽然写了一些核心代码，但单纯靠一个课题组实现一个完整的科学计算套件的难度太大。”杨奕表示。
不仅如此，在人工智能框架和分子模拟软件的相互兼容环节，也让实验团队众人犯了难。
“当下比较流行的分子动力学模拟软件，历史都比较悠久，而且大部分是使用c/c 和fortran等编译型语言来编程，这些软件想兼容目前主流的ai框架是非常困难的。”
据杨奕说，近些年，ai的发展非常迅速，也开始往科学计算领域大量渗透。然而，随着研究的逐步深入，他发现，分子模拟研究中常用的软件，如amber、gromacs、lammps等存在设计思想老旧的问题，最初没有考虑到与ai框架兼容结合的问题，因而它们很难匹配市面上如mindspore、tensorflow、pytorch、jax等最新的ai框架，这也导致ai算法难以真正地应用到分子模拟实验中。
如何才能解决兼容性问题，让ai真正为科研赋能？杨奕和他所在的团队想，“既然传统的分子模拟软件难以兼容ai框架，那么我们有没有可能打造一套使人工智能框架与分子模拟无缝结合的系统？那将会是一件非常有前景的事情。”
与华为携手“搭桥”，推动科研实现跨越式进步
转折点发生在2019年末。据杨奕回忆，在当年的华为开发者大会上，他第一次接触到了人工智能框架——昇思mindspore，一下子就被其强大的能力所吸引：不但设计理念先进，还非常适用于科学计算，完全可以用它开发一款国产分子模拟软件。此外，基于昇腾ai基础软硬件平台开发出来的软件可以与硬件直接协同，组成一套完整的科学计算软硬件平台。“如果引入科研，一定可以很好地解决我们的一些痛点问题。”他说。
略作思忖，他与华为相关技术人员取得了联系，希望能合作开发一款基于mindspore的“智能化”分子模拟软件。初期，双方主要完成的是“适配”的工作——“昇思作为一个人工智能框架，起初并不是为解决科学计算而设计的，很多我们需要的功能昇思都还没有开发。但当我们向华为提出‘能否添加适用于科学计算的算子等相关功能’的诉求时，他们很爽快地答应了。”据杨奕说，随着后续合作的深入推进，双方合作越来越紧密，2020年至今，双方联合开发分子模拟软件的工作，99%以上的功能都被实现。
更重要的是，作为一款全自主研发的“智能化”分子模拟软件，它的落地，标志着我国真正走在了全球分子模拟研究领域的前列。“西方国家在分子模拟软件技术中积累的时间很长，我们中国人自己开发的软件几乎无人问津。但如今，我们有了‘弯道超车’的机会。”
杨奕说，华为、深圳湾实验室、北京大学、昌平实验室共同发起了mindsporesponge科学计算项目，取得的成果包括多个分子模拟相关的软件，比如名为“aichemist”的人工智能分子模型通用架构，以及ai原生分子动力学模拟软件mindsponge。开发者可以一边在mindspore中执行训练，一边在mindsporesponge中进行分子动力学模拟，从而实现ai算法与分子模拟的无缝结合；mindsporesponge项目还为分子科学提供了一套完整的程序框架和工具库，为ai在分子科学中的应用铺平了技术上的道路。
“如果只是靠我们，完全无法实现这么大规模的工程性项目。可以说，我们不仅仅实现了从0到1，还一次性做到了从0到90。昇思mindspore帮我们攻克了科研中最大的难关。”
杨奕还说，项目开始不久之后北京大学、昌平实验室的科研团队也加入进来，大家一起基于mindspore开发和完善针对分子科学的各种科学计算程序，推进软件和昇腾硬件的适配工作，为打造一套基于人工智能的分子科学计算软硬件平台共同努力。
“像这样的跨界合作，在以往的学术圈、科研圈是非常少见的。我希望未来学界和科技企业能多多联合，将先进的ai技术、算法框架引入更多科研院所，赋能产学研用。”他表示。
公开资料显示，作为开源的新一代全场景ai框架，昇思mindspore生态得到了快速发展，已成为国内最具创新活力的ai开源社区。
开设网红“暑期班”，架起ai人才培养桥梁
技术为根，人才为本。推动产业繁荣的同时，人才培养也不能落下。
据杨奕介绍，从三年前开始，昇思社区联合深圳湾实验室和北京大学等多家合作单位共同开设“mindspore sponge暑期学校”，邀请全国高校和研究所的研究生和科研人员，来到线下以及线上参与基于人工智能的分子模拟课程学习，亲眼见证ai框架及大模型如何赋能科学计算，还有机会直接动手实操。
以今年举办的暑期学校为例，据统计，线上线下共有近千人参与。“很多学生在学习后，也希望在这分子科学方面有些建树，或者用ai在自己的科学研究领域上有一些突破。”
杨奕说，“我们的暑期学校，可以说是毫无保留地向学生展示了我们最新的成果。线下课程结束后，我们还会把相关的资料、文件公开分享到网站上，供感兴趣的同学查阅。就目前来看，这样主题的课程在国内是很少见的，其公开度、透明度也超乎了想象。”
而这样做的目的，据他表示，是希望有更多高校人才借此了解昇思，开拓视野；更重要的是，“我们希望能够为中国人工智能和科学计算相关领域培养一些真正的人才，成为科技创新的带头人，未来改善我国科研领域中‘拿来主义’的现象。”杨奕指出。
在昇思mindspore开源社区开放管理、系统化培训之下，截至目前，昇思开源版本下载量超过551万，增速第一；昇思mindspore开发者已遍及全球，生态贡献者超过2.1万人；共搭建有超过500个模型，包括东方.翼风、mega-protein等；支持900余篇顶会论文发表；325所高校开设了昇思课程；40多家科研院所基于昇思进行原生ai创新研究；服务超过5500个行业企业，覆盖金融、医疗、制造、数字政府等领域。(许隽)
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