深势科技发布科学大模型体系“深势宇知?”,引领共建AIforScience开放科学生态

值得注意的是,活动上,深势科技联合其14家产学研领域的产业链伙伴,发布了“共建AIforScience开放生态的”倡议,向共创共建科学智能的“大同世界”又迈进了一大步。

发布会上,中国科学院院士、北京大学国际机器学习研究中心主任、北京科学智能研究院理事长鄂维南致词:我们科学计算应该说是两类问题,一类是已经解决的问题,比如机械工程,汽车制造,甚至大部分的飞机制造,建筑这些都是已经解决的问题。另外一部分是没有解决的问题,就是比方说今天可能提到的材料、生物制药、催化等等,AIforScience就是为了促进这些没有解决的问题。这个参与者分三部分,一部分就是学校里面的科研人员、老师们,第二部分就是科学智力研究员AIforScience,第三部分深势科技这样的企业……这中间最主要的桥梁就是工业软件,现在的环境跟过去不一样了,因为整个社会的发展步伐加快了,那在这样的新的环境下怎么生存下来,怎么能够发挥自己应该发挥的作用,“希望今天能够看到一个让我感到非常惊喜的答案。”

全栈能力:从科学大模型到行业解决方案

深势科技,作为AIforScience领域的引领者和践行者,自成立以来一直致力于推动人工智能技术在科学研究中的应用与创新。依托在交叉学科领域的深耕,深势科技构建了AIforScience大模型体系“深势宇知?”,将众多学科的科研方法从“实验试错/计算机”时代带入了“预训练模型时代”。

过去两年,深势科技与协作者们成功推出了一系列行业领先的大模型,如DPA分子模拟大模型、Uni-Mol3D分子构象大模型、Uni-Fold蛋白折叠大模型、Uni-RNA核酸结构大模型、Uni-Dock高性能药物分子对接引擎,以及Uni-SMART科学文献多模态大语言模型等。这些大模型不仅在各自领域达到了领先水平,而且已经成功集成到深势科技的产品平台中。

通过这一系列的科学大模型及底层引擎,深势科技不仅能够赋能加速科学研究和产品开发过程,还能够提高研发的成功率,为电池、材料和药物研发等领域带来颠覆性的影响。近年来公司以“微尺度工业设计与仿真”为切入点,推出了Bohrium?科研云平台、Hermite?药物计算设计平台、RiDYMO?难成药靶标研发平台及Piloteye?电池设计自动化平台等微尺度工业设计基础设施,形成了AIforScience的“创新-落地”链路和开放生态,赋能“千行百业”,为人类经济发展最基础的生物医药、能源、材料和信息科学与工程提供新质生产力,打造新一代工业设计与仿真系统。

此外,发布会上也披露了Hermite?药物计算设计平台,Piloteye?电池自动化设计平台的最新迭代和进展。

Hermite?是深势科技倾力打造的新一代药物计算设计平台,集成了人工智能、物理建模和高性能计算,为临床前药物研发提供一站式计算解决方案。该平台涵盖了蛋白结构预测与优化、蛋白性质预测、药靶结合模式预测、苗头化合物筛选、先导化合物优化、药物分子性质预测与推荐等核心功能模块。Hermite?新版本深耕领域场景,将能力极致,并提供丝滑的用户体验。其中,Uni-FEP首次搭载DPA-2分子模拟大模型,精度显著提升;Uni-Dockv1.1虚拟筛选速度再进化到0.03s/ligand;Uni-QSAR实现AutoML+多模型融合,在ADMET等领域达到SOTA。

Piloteye?为深势科技开发的电池设计自动化平台(BatteryDesignAutomation,简称BDA)。平台主要针对电池领域企业研发的关键需求,从创新算法、工程化及行业研发“最后一公里”落地等方面系统赋能电池材料开发和电芯设计。深势科技基于DPA开发的正极大模型,为行业伙伴推荐掺杂配方,50周容量保持率提升5%!深势科技基于Uni-Mol分子构象大模型实现电解液高通量筛选,可搜索化学空间拓展至10^20,研发周期缩短至1/3。

携手产学研,共建AIforScience开放科学生态

张林峰博士表示:“过去十多年来,我们在比特(互联网)层面取得了很大的进步;但在原子(尖端科技)的进步却相对缓慢。鄂老师说AIforScience是中国科技创新史上最好的机会!这样一个机会,可能看到的机会不只是刚才我们的产品,已有的算法体系和模型体系所带给大家的机会,而是一个从原子开始真正重构世界的机会,这个机会我们最终推动的技术不是比特世界的,而是原子世界的。我们希望推动的形式恰恰也是深势科技的文化,能够推动一个向善的,真正做好事的这样一个技术体系,能够在这个过程中,大家能够简单真诚地交流,持续地创新,生态共建过程中持续成就伙伴。这样一个生态需要我们着力共建。这是一个真正的机会,能够让我们真正实现突破,实现底层创新,实现一些我们多年之后看到,让我们感到自豪的这样一个过程。从原子开始,让我们一起重构这个世界!”

从科学智能的四梁N柱,到产业实践的解决方案;从底层引擎和算法模型,到工业应用的产品工具;从生物医药、电池材料到科学文献智能化阅读……深势科技始终坚持了解真需求,解决真问题。科学智能的每一个进阶都有赖于产学研领域的合作伙伴。

发布会上,深势科技携手云南白药,宁德时代,嘉庚创新实验室,北京科学智能研究院,阿里云,腾讯云,火山引擎,中国联通等15家产学研领域的合作伙伴发布倡议:共建AIforScience开发科学生态。此项倡议,旨在整合各方在人工智能、云计算及工业应用领域的优势资源,推动科学研究与产业应用的深度融合,不断开拓创新,延展科技前沿。通过这一合作生态,各合作伙伴可以共创、共建和共享“深势宇知”大模型体系的先进和丰富内容,加速科学探索和技术创新,共同解决电池技术、新材料开发、药物研发等领域面临的挑战,推进科学研究和产业革新,实现互利共赢。这标志着深势科技在推动科学技术进步方面迈出了坚实的一步,同时也展现了我们在建设开放、合作、创新科学生态系统方面的决心与信心。

科学智能(AIforScience),让跨领域技术深度交叉融合,呈现多点突破和群发性突破的态势,并不断开辟出新的巨大增长空间。深势科技自成立以来,一直致力于原始创新。我们始终秉持“科技向善,简单真诚,持续创新,成就伙伴”,坚持“Foundationmodelsforatoms,notbits”。

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5.Seamless值得注意的是,该工具完全免费,每用户每天可生成20篇文献综述。 Seamless – AI文献综述生成器工具,能够根据论文描述起草文献综述 Seamless官网打不开的几种可能原因及解决方案 如果你经常无法打开"Seamless官方网站",可能有以下三种原因。这里有一些解决方案: https://pidoutv.com/sites/11225.html
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9.2023IDC易贸新药研发影响力大会会议频道·AI与大数据驱动的下一代蛋白工程 陈闻涛,平台研发主管,MLAB ·AI技术与实验结合加速生物药发现 赖力鹏,联合创始人、首席创新官,晶泰科技 ·AI for Science新范式驱动药物研发新工具与新流程 孙伟杰,创始人兼CEO,深势科技 ·AI驱动蛋白设计赋能抗体发现 https://www.medvalley.cn/activity/1112.html
10.mindscience:MindScienceisscientificcomputingkitsfor...MindScience是基于MindSpore融合架构打造的科学计算行业套件,包含了业界领先的数据集、基础模型、预置高精度模型和前后处理工具,加速了科学行业应用开发。 AI+科学计算 将AI与科学计算相结合,即AI+科学计算,是指利用人工智能技术如机器学习、深度学习等,对科学难题进行实计算和分析。这种结合使得科学计算不再局限于传统的...https://gitee.com/mindspore/mindscience/
11.AI撬动科研范式变革鄂维南告诉科技日报记者,新一轮科技革命中很重要的一点,就是科学研究从“小农作坊”模式向“平台科研”模式转变,AI for Science正是推动“平台科研”的主要动力。AI技术不仅极大提高了科研活动中共性工具的效率和精度,更重要的是,它可以助力建立一个由产业需求推动科研的有效体系。 http://m.cnhubei.com/content/2023-03/28/content_15627888.html
12.Seamless:AI驱动的科研文献综述生成器AI科研 7 个月前 文章目录 Seamless是什么 Seamless的主要特点 Seamless的应用场景 Seamless是什么 Seamless是一个专为科学研究设计的工具,它利用人工智能技术帮助研究人员快速撰写文献综述。用户可以输入论文描述,Seamless将基于真实论文生成文献综述。该工具搜索Semantic Scholar数据库中的科学论文(覆盖大多数科学主题),并将...https://www.aihub.cn/tools/science/seamless/
13.GPT为了应对这些挑战,团队提出了名为 SciGuard 的大语言模型驱动的 agent,帮助 AI For Science 模型进行风险控制。 SciGuard 与人类价值观对齐,并且加入了各种科学数据库与监管(危险化合物)数据库等。 并且,该 agent 可以使用各种科学工具和 AI4Science 模型来提供额外信息,来辅助 SciGuard 对用户意图进行判断。 https://www.ithome.com/0/740/081.htm
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15."KAN"AI4Science?「下」在接下来的部分,我们提出了一种新的“AI for Math”范式,这种范式不包含在Deepmind的论文中,我们旨在使用KAN的无监督学习模式发现结构不变量中的更多关系(除了签名)。无监督学习正如我们在第4.2节中提到的,无监督学习是一种更有前景的设置,因为它避免了输入和输出变量的手动分区,这些变量可能有着组合多种可能性。https://maimai.cn/article/detail?fid=1831393348&efid=clF3pnR4SmAcQ6C5xbGDRw
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