11月12日，以“AI创引，科学新境”为主题的2024年火山引擎AIfor Science 闭门研讨会暨第二届Bio-OS开源敞开大赛颁奖典礼在广州成功举行。

百余位来自科研、生信、教育、医疗、AI等范畴的企业领导和专家学者们汇聚一堂，聚集AIfor Science，一起讨论了怎么使用AI进一步拓宽科学研讨的鸿沟，为科学立异持续展开注入微弱动力。

清华大学教授，ISCB副主席张学工在开场致辞中表明，AI东西加快了科学范畴的展开，为生命科学健康工作注入了新的动力，AIfor Science是一个系统性工程，涉及到从数据，算法到算力的多个方向，科学家们不只需求通晓本范畴的科学常识，具有科学洞察力，还需求人工智能的助力。

清华大学教授，ISCB副主席张学工。

火山引擎总裁谭待也指出，在科学研讨范畴，AI的效果益发明显，AI在诺贝尔奖上的打破，有力地凸显了人工智能在科学研讨中的重要位置。面临AI带来的数据指数级增加和多模态处理应战，火山引擎也将持续探究和立异，让技能使用真实落地并带来实践事务价值。

“四驱飞轮”  撬动科研生产力 。

跟着AI技能的不断打破，特别是大模型的呈现，为科研范畴供给了解决问题的新视角，推进科研范畴进入到了数据密集型和AI技能的研制新范式交迭期。

火山引擎副总裁张鑫在《AIfor Science 与Sciencefor AI 打造智能科学时代的“飞轮效应”》的主题讲演中表明，跟着技能的一日千里，科研范畴正在从第四范式向第五范式（AIfor Science）前进，而由海量汹涌的算力、多维度多标准的数据、Agent主动了解的算法、全面高效的聚合常识所组成的“四驱飞轮”，将成为助力科研提效的要害一环。

火山引擎副总裁张鑫。

张鑫还具体地阐释了怎么经过从数据中发现常识、从常识中发生才智的三步走完成“四驱飞轮”。

除“四驱飞轮”效应外，张鑫还提到了“AI”和“Science”的飞轮效应：AIfor Science 经过AI霸占科学难题促进研讨腾跃，一起，Sciencefor AI 增强AI的可靠性、推理才能和可解释性，为AI技能带来改造与提高，两者相得益彰，构成飞轮效应，不断引领科学研讨和AI技能迈向新的高度。

AI助力  加快多范畴立异实践 。

近年来，AI与科学范畴的穿插研讨备受瞩目，从单一学科向穿插化方向展开，人工智能已经在多个范畴取得了打破性效果。

广州实验室研讨员李亦学及其团队使用第一性原理和P-E定理核算病毒习惯度和基因型景象，经过数学模型来猜测病毒演化。他着重，未来研讨应聚集科学问题，结合特有数据、科学规则与大模型，完成多模态数据处理，以在核算生物学信息范畴找到展开途径。

广州实验室研讨员李亦学。

火山引擎AIfor Science 研制专家牟贞亮论述了AI怎么引领资料科学研讨范式的改变，并展现了使用火山引擎的核算资源展开高通量核算，以加快新资料的规划与优化进程。他特别剖析了BAMBOO在电解液与电极资料规划中的使用事例，并讨论了其对未来资料研制范畴的深远影响。

火山引擎AIfor Science 研制专家牟贞亮。

英特尔我国人工智能架构师杨威共享了AI在医药和生命科学中的加快使用。他介绍，英特尔至强CPU内置的全新AI加快器，结合AMX指令集与脉动阵列技能，完成了挨近GPU的矩阵核算功能，明显加快了AF2M蛋白和复合体结构的猜测。一起，经过布置xFasterTransformer,OpenVINO 和OPEA，完成了LLM文献辅佐阅览，为研讨人员供给了更高效的东西。

英特尔我国人工智能架构师杨威。

产学研用观念磕碰  共谋立异展开蓝图 。

除了精彩的主旨陈述共享，圆桌论坛的嘉宾们也宣布了前瞻性的洞见。

来自广州实验室、中科院、清华大学、英矽智能等科研机构、高校和产业界的专家、学者和企业家们聚集AI在生物医学、脑科学、教育科研、制药、基因科技、催化剂研制以及生命科学等范畴的立异使用、实践应战、未来展开展开了三场深化的讨论，为职业供给了名贵的参阅经历，为AI与科研的深度交融拓荒了新方向。

第二届Bio-OS大赛闭幕  18支部队获奖。

大会还发布第二届Bio-OS开源敞开大赛获奖名单，并重行了盛大的颁奖仪式，经过多轮评定终究有18支部队获奖。

本届大赛是由我国核算机学会和广州实验室辅导，火山引擎和Intel联合主办的一项生物信息范畴的全国性公益大赛。大赛以“开源共赢、科学无限”为主旨，共招引来自全国各高校、研讨机构和企业，累计297支团队、555人报名参赛，不只推进了国内生物信息范畴的沟通与协作，还建立了“敞开、立异、协作、共赢”的新生态。

经过本次研讨会，咱们见证了AI技能在科学研讨中的无限潜力，也看到了产学研用各界在推进科学立异方面的一起努力。未来，信任经过AI技能助力，科学研讨将不断打破传统鸿沟，完成更高效、更精准的探究与发现。火山引擎将持续携手各方，推进AIfor Science 的深化展开，一起敞开智能科学时代的新篇章。

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