田博学，研究员，博士生导师，于2020年6月加入清华大学药学院，以及清华-北大生命科学联合中心。田博学2008年本科毕业于华东理工大学，2009年硕士毕业于瑞典厄勒布鲁大学。2012年10月博士毕业于爱尔兰国立大学-高威，师从Leif A. Eriksson。2013年2月进入美国加州大学旧金山分校 Matthew P. Jacobson实验室从事博士后研究。田博学教授主要从事计算化学和计算生物学相关研究。论文发表在PNAS、JACS、PLOS computational biology等学术期刊。

10月14日，AIR学术工作坊第5期｜智能新药研发学术研讨会在AIR图灵报告厅如期举行。清华大学药学院研究员田博学教授，为我们做了题为《分子表示学习模型的局限性》的报告。

针对这一现象，田教授团队进行了分析，思考如何提升表示学习模型的泛化能力。进而提出了两个问题：1.为何分子表示学习模型的泛化能力比较差？2.如何使用更少的数据来训练模型?

对于第一个问题，田教授团队设计了一个分子量预测任务实验。按照经验分析，这类问题对于模型来说，只是实现了加法的计算，是一个非常简单的任务。在实验验证中，团队以分子量小于400的分子进行训练，发现得到的模型在当分子量超过400时表现非常差，泛化能力严重不足。

团队进而不使用分子表示学习模型，改为用简单的多层感知机模型进行测试，发现当使用仅有一层的多层感知机时，对于分子量预测的任务可以完美的完成。但是当使用两层的多层感知机时，模型的表现产生了严重的下降。

团队还尝试了增大训练过程中使用的数据量，对于不同数据量的训练数据进行了测试，发现当训练数据增大时，模型的表现在最初可以得到提高，但是在后来则会停止提高，并且最终低于人们的预期。因此，数据量并不是影响模型泛化能力的唯一因素。

通过一些技巧，团队得到了一些泛化能力较强的模型，并将模型的权重矩阵和泛化能力弱的模型的权重矩阵进行了对比，发现泛化能力强的模型，权重矩阵更加具有“规律性”，而泛化能力差的模型权重矩阵更加趋向于随机。这也与机器学习领域之前相关工作报导的结果一致。

为了尽可能缓解模型不能泛化的问题，田教授团队在OOD检测的方面进行了尝试，引入了摩根指纹等特征，但这种方法并不能从根本上解决模型不能够泛化的问题。

“之前的实验说明了，模型不能够外推，但是能不能内插呢？”团队进一步进进行了实验，使用分子量在350以上和300一下的分子进行训练，使其预测中间部分的分子量。在这个实验中取得的效果较好，这也从侧面说明AI在捕捉分子的相似性。

之前有工作用较小的数据点来覆盖尽可能大的化合物库，使用了贝叶斯优化的方法。同时也有工作用贝叶斯优化从大型的化合物库中寻找指定的最优解。田教授团队也在这个方向进行了一些探索。

团队将AlphaFold和语言模型结合起来，针对抗体的CDR-H3区域的结构进行了预测，效果远超过ESMFold和AlphaFold。团队还发现结构预测任务中，AlphaFold比较适合预测较短的序列，而语言模型比较擅长长序列的预测。

另外一篇工作是预测蛋白和DNA的结合位点。田教授认为，未来蛋白质大语言模型一定会发挥非常重要的作用，尤其是随着数据的快速积累，在未来会取得一定的突破。

团队尝试用自然语言中的“方言”来类比蛋白质的不同家族。对于一些特定家族的蛋白质进行了模型的微调，在许多专属的任务上得到了很大的提升。如此虽然不能做到“通用”，但对于特定任务能够产生很好的效果。

田教授还回顾了团队联合清华药学院，百度飞桨，百度云智能，临港实验室举办的AI药物研发算法大赛。田教授希望比赛能够持续举办并扩大规模，吸引更多优秀的科研人员加入到AI药物研发这一领域。

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