扫描或点击关注中金在线日，以“AI驱动，科学启航”为主题的2023火山引擎AI for Science闭门研讨会在北京召开。会议邀请到了数十位来自生信、教育、医疗等行业的专家们，共同展望了AI和传统科学融合的新方向，探讨了AI4S赋能下生物制药、芯片、材料、工业制造、教育、医疗等行业的产融新模式。

  清华大学生命学院教授、中国生物信息学终身成就奖获得者、中国生物信息学学会筹备委员会核心组负责人孙之荣在大会致辞中表示，近年来，Al for Science技术成果集中爆发，AI在自然科学领域发挥出了巨大潜力和重要价值，大模型的出现，不仅是深度学习领域的重大突破，也为生物信息学带来了新的机遇。

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  火山引擎副总裁张鑫以《AI驱动下的科研新范式》为主题，和与会嘉宾们深度探讨了，如何更好地利用AI技术，推动科学研究的创新与发展，提高科研成果的质量与水平。张鑫表示，当前AI技术发展迅猛，可以为科研提供全新的视角方法和解决方案，拥有巨大的潜力，因此AI4S成为了AI和传统科学相融合的前沿趋势。

  同时，火山引擎发布了科研智算云解决方案。方案面向生物信息、医疗健康、人工智能、材料科学、分子模拟、EDA等泛AI场景，构建囊括基础设施层、平台层、科研应用层三层架构的AI4S全场景产品和方案能力，帮助基础科学领域专家解锁新发现。

  • 在基础设施层，火山引擎既能够最终靠公有云为科学研究提供计算、容器、存储、网络等基础设施，也能够最终靠火山引擎混合云veStack融合科研机构现有设施，共同打造混合云基础设施；

  • 在平台层，科研人能通过火山引擎大模型服务平台火山方舟以及预训练大模型，打造学术科研大模型，借助AI辅助的方式，完成科研知识检索、论文精读、数据分析Agent、论文编写辅助等工作，帮助科研人员更高效精准地开展学术研究，发现知识和科研决策；此外，借助于火山引擎云上高性能计算服务VECTOR所提供的更加弹性灵活、性能卓越、自助化的计算服务，科研工作者能够高效地管理并弹性使用云上高性能计算资源；

  • 在科研应用层，针对科研工作者在算力资源、数据集资源以及应用上的高效管理需求，火山引擎以降低计算密集科研门槛为目标，打造了集自动化的工作流编排、Workspace于一身的生物医学大数据操作系统Bio-OS，帮助科研计算从有限到无限，助力数据/工作流管理从孤立到互联。在AI4S加速推进的浪潮下，火山引擎为科研工作者提供全链路的AI4S全场景产品及解决方案，不但可以助力科研工作者更高效地管理、完成科研任务，同时还可以大大降低科研成本。

  火山引擎一直密切地关注着AI4S的发展，过去一年，火山引擎与生信、教育、医疗等泛AI领域的多家合作伙伴展开合作，并取得了显著成效。

  广州实验室研究员李亦学从生信场景阐释了火山引擎与广州实验室的合作，在火山引擎Bio-OS助力下，广州实验室完成了大科学装置的建设，解决了算力资源扩展弱、工具复杂、流程和算法可移植性差、协作共享及传承难等挑战。此外Bio-OS还支持了广州实验室CoT2G-F深度协同注意力模型的开发，该模型可以精准预测病毒的适应度和进化，为学习理论生物学及相关概念和具体应用展现了新机遇。

  深势科技大分子研发负责人、北京科学智能研究院研究员温翰表示，基于火山引擎所提供的GPU加速科学计算解决方案，深势科技完成了Uni-RNA的新型上下文感知深度学习模型的训练，该模型以迄今为止前所未有的规模对最大的RNA序列数据集进行预训练，能够让社区在全新的水平上释放出AI的力量，显著加快科研步伐，进而促进突破性的发现。

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  大会还公布了首届Bio-OS开源大赛的获奖名单，并举行了颁奖仪式。中国科学院院士、广州实验室副主任徐涛在仪式上致辞，他表示，大数据和AI已经成为推动科学研究的重要驱动力，Bio-OS生物医学大数据系统作为一款全新的生物医学信息分析支撑底座，其开发和应用需要多方力量汇聚群智、共同参与，而开源是其中重要的实现路径。本次大赛的成功举办，对加速Bio-OS的建设具有里程碑的意义。

  随着机器学习、深度学习和其他AI技术的快速发展，人工智能慢慢的变成了科学研究的催化剂，未来，火山引擎也将为各类科研场景，通过火山引擎科研智算云，打造从基础设施到数据系统再到智能应用的AI4S端到端解决方案，建立多维场景下的科研触达网络。