上海热线讯：人工智能的快速发展离不开代码开源和数据开放，高质量的开放数据促进了深度学习算法突飞猛进，各类算法与系统框架的开源极大提升了算法开发的效率。而人工智能也成为科研新范式，快速且深刻地影响着物理学、化学、材料学、生物学等科学领域。
在此背景下，4月2日上午，由上海市科学技术委员会和上海交通大学共同主办的2023浦江创新论坛"AI for Science专题论坛"在张江科学会堂举行，来自社会各界相关领域的700余位嘉宾齐聚一堂，共话人工智能发展。
图：论坛现场▲
当天，"AI for Science科学数据开源开放平台"正式启动，该平台是上海市依托上海交通大学和上海白玉兰开源开放研究院布局建设的，致力于打通学科壁垒，加速科学发现，推动人工智能技术成为解决基础学科重大科学问题的新范式，助力上海占领AI for Science高地。
此外，论坛上还启动了"张江·交大人工智能研究平台"，该平台由张江集团联合上海交通大学，共同面向智能化科学大设施、生成式人工智能等最新研究方向，赋能张江科学城大设施建设，旨在推动人工智能赋能基础科学研究，助力上海科创中心建设。
主旨演讲环节，中国科学院院士、北京大学讲席教授以《AI for Science：从平台科研到垂直整合》为题做主旨演讲。他指出，科学研究长期以来面临着许多困境，人工智能方法给科学研究带来新的突破。随着AI for Science的发展，科研模式从作坊式改变到安卓式，其依赖于四大工具的建设：模型算法和数据分析方法、高效率高精度的实验表征方法、数据库和知识库、专用芯片和高效整合的计算能力。平台科研成为全新的科研范式，社区建设成为重要趋势，在共性平台基础上针对各类应用研究进行垂直整合，将催生新的产业业态。
中国科学院院士、中科院生物物理研究所研究员以《大数据、精准医学与人工智能》为题展开分享。他表示，精准医学的核心是组学大数据与医学的结合，面向诊断更加准确、用药更加合理、治疗更加有效的需求，精准医学研究已成为新一轮国家科技竞争的战略制高点。精准医学将使医疗体系发生本质变化，从诊断治疗转变为健康保障。他认为，精准医学发展目前面临的最大挑战是基因组当中的"暗信息"，以及复杂、多尺度、多变量、高度异质化的生物大数据。人工智能应用于精准医疗是一个必然的趋势，其中数据收集和标准化非常重要。
欧洲科学院院士、剑桥大学教授皮埃特罗·里奥发表了题为《AI变革生物信息学与医学》的演讲。他认为，最近几年，以深度学习为代表的人工智能算法取得了令人瞩目的成就，在各个领域有着广泛的应用。利用人工智能和计算生物学模型了解疾病的复杂性，解决个性化和精准医疗问题是目前研究的热点。未来，我们可以通过深度学习算法构建学习与推断系统，根据多模态数据打造一个可视化的、可解释的医疗数据分析平台。
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中国科学院院士、中国计算机学会理事长梅宏做了《智能化科学设施》的分享。在他看来，人工智能在前沿科学领域的应用已经取得了令人瞩目的重大成果，面向人工智能驱动的科学研究新范式（第五范式），建设智能化科学设施至关重要。针对传统科学设施过度依赖人类专家经验的局限性，智能化科学设施旨在基于科学数据和算力的支撑，构建支撑第五范式的科学智能大设施，形成人类科学家 AI科研助手的人机协同科研新模式，进行超大规模、高速迭代的科学探索；同时，赋能已有科学设施，对传统实验进行智能化改造，加速重大科学发现。梅宏院士还建议上海发挥科创优势，建设AI for Science系统平台，形成智能化科学设施体系，赋能基础科学大设施智能升级。
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