AI for Science：开启科学发现的黄金时代

AI for Science：科学发现的新引擎

2024年诺贝尔奖将人工智能（AI）推上了科学界的中心舞台，AI领域的科学家连续斩获诺贝尔物理学奖与化学奖，标志着AI驱动的新科学时代的开启。AI正在跨越传统学科界限，加速从细胞生物学到材料科学、天气和气候建模，再到神经科学等广泛领域的研究进展。AI for Science被认为是加速科学发展的重要机遇，有望开启科学发现的新黄金时代。

蛋白质优化：AI在生物科学中的应用

在生物科学领域，AI的应用已经取得了显著成果。浙江大学陈华钧教授、张强研究员、王泽元博士等人提出的全新的去噪蛋白质语言模型 (DePLM)，可以将蛋白质语言模型捕捉到的进化信息视为与优化目标特性相关和无关的混合体，其中无关信息被视为「噪音」并消除，进而提高模型在预测蛋白质适应性景观时的准确性，帮助识别功能最优序列以进行优化。

• DePLM模型：通过去噪技术，提高蛋白质优化的准确性。
• ProteinGym数据集：预处理为适合批量训练的格式，便于模型训练和推理。
• ESM-2模型：Meta AI开发的一种蛋白质语言模型，广泛应用于蛋白质优化研究。

医学教育：AI推动医疗创新

香港科技大學（科大）校董會顧問小組與醫學教育工作小組匯聚頂尖醫學專家，為大學籌辦香港第三間醫學院的計劃提供專業意見。工作小組審視後一致認同科大提出的課程設計，而顧問小組亦鼓勵大學善用其在人工智能及其他先進技術領域的獨特優勢，培育臨床與科技實力兼備的醫學人才，以推動醫療健康創新發展。

• 课程设计：结合人工智能等新兴科技，培育兼具临床实力与精通科技的医生。
• 教学医院合作：与本地和国际教学医院合作，提供实践机会。
• 可持续资金模式：确保医学院的长期发展。

大模型时代：AI技术的未来

在2025全球開發者先鋒大會的主論壇上，香港科技大學校董會主席、美國國家工程院外籍院士沈向洋以《大模型時代的創新與思考》為題，勾勒出一幅人工智慧未來發展的全景圖。从开源生态的崛起、大模型技术范式的革新，到人机交互的终极命题，沈向洋以冷静的洞察为行业指明方向。

• 开源生态：互联网的出现极大增强了全球合作开源的能力。
• 大模型技术：DeepSeek等开源模型为更多人提供了创新的机会。
• 人机交互：AI技术的发展将推动人机交互的进一步革新。

结语

AI for Science正在改变科学研究的范式，推动各领域的创新与发展。从蛋白质优化到医学教育，再到大模型技术的应用，AI正在引领科学发现的黄金时代。正如图灵奖得主姚期智所言，AI for Science带来的变革是“不可阻挡”的，将引领学科交叉创新，改变世界的面貌。