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随着以 ChatGPT 为代表的人工智能大模型技术的发展以及科学计算理论的创新,科学计算领域大模型应运而生。目前,国内外众多高校以及科技公司已纷纷研究与开发科学计算的大模型,助力物理、化学、生物以及医药等领域的问题的求解,在工程制造、生命科学、生物制药、新材料等方向均有应用。


为促进科学计算发展,赋能基础科学研究,第二十届中国计算机大会(CNCC2023)将于 2023 年 10 月 26-28 日在沈阳举行,2023 年 10 月 28 日,中国计算机学会将在 CNCC2023 大会上举办“大模型与科学计算”技术论坛,主题为【大模型点燃科学创新的机遇与挑战会】。论坛将邀请大模型以及 AI4SCI 领域专家学者进行相关学术报告的演讲,为大家分享大模型和科学计算,如何碰撞出火花。论坛将包括大模型的数理原理、逻辑推理、泛化性、并行化,以及 AI 科学计算、下一代大模型开发等主题。络绎科学作为本次专题论坛的合作伙伴对专题论坛进行宣传。



活动时间及地点


2023 年 10 月 28 日(周六)13:30-17:30

沈阳新世界博览馆


论坛主席



陈红阳

之江实验室图计算研究中心副主任

研究员,CCF 大数据专委执委


陈红阳,2011 年于东京大学获博士学位,曾任日本富士通研究所研究员,现任之江实验室图计算研究中心副主任/高级研究专家,浙江大学博导,主要从事大数据与人工智能,数据驱动智能系统方向的研究。曾担任多个 IEEE 知名期刊编辑和 IEEE 国际会议领域主席等学术职位。主持国家重点研发课题、国自然基金面上项目等。已经发表 ACM/IEEE 期刊和 CCF-A 类会议论文 70 多篇。在 ICT 领域拥有 30 余项国际专利,多项专利被采纳成为国际标准。获 IEEE PIMRC2009 国际会议最佳论文奖,OGB 图机器学习挑战赛全球冠军,2020 年当选 IEEE Distinguished Lecturer,获评“2022 年中国智能计算科技创新人物”,“2023 算力中国青年先锋人物”。



郑明月

中国科学院上海药物研究所研究员


郑明月研究员担任 CCF 数字医学分会执行委员,中国化学会计算机化学专委会委员,中国生物信息学学会药物发现专委会委员,Elsevier 出 版 社 的 Artificial Intelligence in the Life Sciences 期刊副主编。研究方向是基于人工智能和大数据的精准药物设计技术开发,发展机器学习算法和模型用于活性化合物的作用机制和靶点发现、新靶点活性化合物的发现和成药性优化。近年来,在 Nat Commun、Immunity、Nat Comput Sci、Cell Res、Protein Cell、NAR、J Med Chem 等杂志发表 SCI 论文 200 余篇,申请发明专利和软件著作权 20 余项。作为课题负责人参与国家新药创制重大专项和国家重点研发计划等项目。获得国家杰出青年基金,入选中科院青年创新促进会会员,腾讯 AI Lab 犀牛鸟专项研究计划;获得中国药学会施维雅青年药物化学奖、上海市人才发展资金、药明康德生命化学研究奖等奖励和荣誉。


论坛特邀嘉宾



陈凯先

中国科学院上海药物研究所研究员,中科院院


报告主题生成式 AI 大模型出现推动药物研发迎来新机遇

曾任中国科学院上海药物所所长、上海中医药大学校长,上海市科学技术协会主席,中国中西医结合学会会长,国家药典委员会副主任委员,中国药学会副理事长和监事长,中华中医药学会副会长。他长期致力于新药发现和药物设计研究。两次担任 973 计划项目首席科学家;先后担任国家科技重大专项“重大新药创制”总体专家组成员和技术副总师,组织和推动一系列创新药物研究和开发。迄今发表论文 300 多篇,获专利授权 20 余项。曾获上海市科技精英、何梁何利科技进步奖和首届全国科技创新争先奖等多项奖励,为推动我国创新药物研发和中医药现代化、国际化做出了贡献。


熊辉

香港科技大学(广州)协理副校长

人工智能学域主任,讲座教授


报告主题基于大语言模型的生成式工作推荐

现为香港科学技术大学(广州)协理副校长,人工智能学域主任,讲座教授(Chair Professor)。长期从事数据挖掘与人工智能方面的科研工作,在 Nature Communications、TKDE、TOIS、KDD、VLDB、AAAI、IJCAI、NeurIPS 等国际顶级期刊和会议上发表论文 300 余篇。学术休假期间曾担任百度研究院副院长。他获得的部分荣誉包括 AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM 杰出科学家、哈佛商业评论 2018 年拉姆.查兰管理实践奖”-全场大奖、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011 最佳研究论文奖、和 AAAI-2021 最佳论文奖。


高毅勤

北京大学化学与分子工程学院教授,博士生导师



报告主题基于物理和基于数据的分子模拟

1972 年出生,1993 年本科毕业于四川大学化学系,1996 年在中科院化学所获得硕士学位,2001 年获得加州理工学院博士学位。2001 年-2004 年在加州理工学院和哈佛大学做博士后研究。2004 年-2010年在美国德克萨斯农工大学(Texas A&M University)化学系任助理教授;2010 年起任北京大学化学与分子工程学院教授,2013 年起同时担任北京大学生物医学前沿创新中心研究员。主要从事生物物理化学/理论化学方面的基础研究。现任北京大学理学部副主任,JCTC 杂志副主编 。


江俊

中国科学技术大学化学与材料科学学院教授,博士生导师


报告主题理实交融的机器化学家探索

江俊教授,中科院上海技术物理所与瑞典皇家工学院联合培养博士,中科院机器科学家青年团队负责人、科技部青年 973 项目负责人。发展融合人工智能与大数据技术的量子化学模拟方法,研制“理实交融”的机器科学家平台,探索物理化学应用领域中的实际问题(光电转化、功能材料、光化学等)。


兰艳艳

清华大学智能产业研究院研究员


报告主题通用表示学习及其应用

兰艳艳研究员担任 CCF 高级会员,中国中文信息学会信息检索专委会秘书长,人工智能国际重要期刊 Artificial Intelligence 副主编。研究方向是机器学习,自然语言处理和基于人工智能的药物研发。发表 AI 领域顶级国际会议和期刊论文 80 余篇,获得 SIGIR 最佳学生论文奖,CIKM 最佳论文 RunnerUp 奖等国际奖励。


陆朝阳

中国科学技术大学教授


报告主题从爱因斯坦的好奇心到量子计算机

长期致力于量子计算的数理基础交叉研究,在包括《现代物理评论》2 篇、《自然》和《科学》13 篇、《自然》子刊 13 篇、《物理评论快报》58 篇等国际学术期刊发表论文 140 余篇,被引用 25000 余次。担任上海青联副主席、2020 和 2022 国际量子大会主席、中国科学院《科学通报》副主编, Advanced Photonics 编委、PhotoniX 编委、以及美国物理学会、英国物理学会、美国化学学会等旗下多个国际期刊的编委。

Panel环节嘉宾 



廖俊

中国药科大学高性能计算平台主任、博士生导师


面向基于靶标结构的小分子配体设计与生成,研发大数据和高性能计算驱动的人工智能算法与模型;药品不良反应大数据分析、药物相互作用人工智能预测、疾病大数据分析和预测模型;数字病理的大数据构建和深度学习应用。主持多项医药大数据与人工智能省部级科研项目,主持参与国家级科研项目六项。带领团队获得多次国家人工智能大赛奖项。在计算机科学与医药结合的人才培养和科学研究上做出较突出贡献,积极参与 2022 CNCC 计算机大会担任圆桌主持人,同时加强 CCF 与其他兄弟学会的联系,担任中国医促会临床药学分会的委员,中国药学会医药信息委员会代表,2023 年当选 CCF 数字医学分会常委。



裴剑锋  

北京大学前沿交叉学科研究院研究员、博士生导师


2014 年起在国内率先开展人工智能药物设计研究,取得一系列研究成果,在  JACS、PNAS、Nucleic Acids Res、J Med Chem、Nature、Chem Sci 等国际重要学术刊物上发表论文 70 多篇, 申请获得专利 6 项,软件著作权 8 项。主持和承担 863 计划、重大新药创制国家科技重大专项、国家基金委重点项目等国家科研项目多项。曾获中国药学会施维雅青年药物化学奖,中国化学会青年计算化学奖和药明康德生命化学研究奖。


李敬源

浙江大学物理系教授、博士生导师


提出从统计物理关联分析的角度分析生物大分子的动态结构,挖掘与功能相关的结构特征与倾向性;为有效刻画蛋白质复杂动态异质的结构从统计物理的角度探索新的研究思路,从而推进关于生物大分子结构与功能之间关系这一基本问题的理解。研究工作聚焦在固有无序蛋白的复杂动态异质的结构以及相互作用的动力学行为,离子跨膜输运以及 ATP 与蛋白质的结合倾向性等生命系统。提出从拓扑、对称性、阻挫等不同角度系统描述生物大分子的结构特征和倾向性,为全面刻画生物大分子结构与功能的关系提出新的指标并探索新的定量方法。在此基础上发展唯象模型,描述这些结构特征与倾向性的形成机制与影响因素,以及对应的生物功能与生命过程的结构基础与共性规律。在 Science, Science Advances, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 等期刊发表论文多篇。文章引用逾 3300 次,H 因子 31。


丁云帆

璧韧科技系统架构副总裁


目前在国产 GPU 公司壁仞科技担任系统架构副总裁,负责 AI 软件架构相关工作及大模型相关项目。曾担任百度主任系统架构师,获得过百度技术最高奖和中国国家专利优秀奖。参与主导 AI 加速基础架构国际标准 OAI & OAM。业界首创利用 GPU 架构解决广告推荐场景 10TB 级稀疏参数大模型训练挑战,相关成果发表在机器学习与系统领域顶会 MLSys 上,该工作目前引领了互联网广告推荐领域训练框架技术发展趋势。


郑行

深势科技资深算法研究员


主要研究方向为药物分子虚拟筛选、药物结合自由能计算、分子表示学习、分子生成等,主导研发了 Uni-Mol、Uni-Dock、Uni-GBSA、Uni-pKa 等系列工具,致力于将 AI+Science 研究范式应用在解决药物设计的实际问题中。

参会方式


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