【理解未来01期】：AI+蛋白质结构和功能预测

发布时间：

Apr 25,2022

高文：围绕两个方面分享：一个是关于智能算力，人工智能要想为 AI for Science 工作，算力、算法结合在一起可能是比较好的工具，所以核心是算力作为工具，可能会介绍云脑II。另一个是鹏城·扁鹊大模型所做的探索性的想法和工作。

AI+蛋白质结构和功能预测

项目时间：2022年4月21日

主持嘉宾

谢晓亮北京大学李兆基讲席教授、北京大学北京未来基因诊断高精尖创新中心主任、北京大学BIOPIC中心主任

分享嘉宾

高文，现任中国工程院院士、鹏城实验室主任，北京大学博雅讲席教授，IEEE Fellow、ACＭ Fellow

许锦波，现任美国芝加哥丰田计算技术研究所教授、北京大学客座教授

内容摘要

许锦波：围绕两个方面分享：AI蛋白质结构和功能预测的过去和现在。

金句提炼

高文：

有了数据、模型和人工智能，什么样的东西效果可能更好呢？
除了算法并行、参数并行和模型并行，还有一个很重要的就是数据并行

通常和使用的精度有关系，所谓的精度就是计算机中怎样表达一个数据。

怎么进行均衡而不是平均简单地分配，这样对提高并行度和效率是非常有好处的。
鹏城实验室为了做刚才所说的各种各样的大模型也设计了一台装置，就是计算能力非常强的人工智能训练计算机，我们将其称为鹏城云脑II。在此之前还有一个鹏城云脑I
我们说这台机器是10的18次方/秒钟的操作，这也是用1E算力，我们经常说1E算力的超级计算机，其实这就是每秒1E次人工智能训练的机器。
鹏城云脑II曾经参加过3次世界超算打榜，IO500这个单项指标连续3次世界第一，不仅仅是在IO500，其实人工智能性能TOP500比赛中也是获得第一
我们现在有一个鹏程系列大模型
鹏程·盘古，这是千亿级开源语言处理模型
鹏程·通言，其实是一个多语言的处理模型
做鹏程·大圣，能够对图像和视频进行分类的模型
鹏城百度·文心，应该说这个大模型是增强的知识模型，对现在百度做研究和开发都起到了非常好的支撑作用
鹏程·神农，这是和多肽药物相关的模型
现在这些模型已经形成了鹏程系列大模型，包括数据、算法、模型等等，目前我们是通过开源平台把这些模型开放出去，让国内从事各个领域的人员共享这些成果

许锦波：

2020年开始，人工智能预测蛋白质结构就被科学杂志评为当年的十大科学突破，接着在2021年又被科学杂志评为十大科学突破之首，今年麻省理工科学评论又将其评为十大突破性技术，现在人工智能预测蛋白质结构受到的关注远远超过过去几十年的关注。
为什么蛋白质结构预测是一个非常重要的问题？
什么是蛋白质？一个蛋白质是由很多氨基酸通过化学键串联在一起的，每个氨基酸序列又是由几十个原子组成的，所以一个蛋白质的分子是非常复杂的，有着成千上万个原子构成，这些原子在细胞中有相互作用力，最后形成一个稳定的构型。
提到预测蛋白质的三维构型，我们更想知道蛋白质在细胞中到底能干什么
理论上来说，如果我们去优化蛋白质能量，找到最小能量状态的话，我们可以把这个蛋白质的三维结构推断出来
新方法的总体思路。关键点在于，我们能不能准确推断出蛋白质中原子或者氨基酸之间的相互作用关系，这一步是非常关键的
2015年到2016年，我们开发了第一代人工智能方法，用来预测蛋白质结构
2020年，DeepMind又开发了第二代深度学习算法，基于注意力机制网络，大概是在2017年人工智能领域提出的新的深度学习模型，相比第一代深度卷积网络有更好的效果。
通过比较这些年来CASP的进展，我们可以发现真正对最难的蛋白质预测其实只有深度学习算法，其它的传统方法都对这些最难的蛋白质没有什么效果，真正有效果的只有深度学习算法。可以从这里看出，人工智能确实是对这个领域起到非常大的推动作用。
我们要知道为什么深度学习能够在蛋白质结构预测取得成功。
通过使用人工智能，我们颠覆了蛋白质结构预测，其实这个结果会带来非常大的改变，特别是对分子生物学来说，现在已经改变了很多分子生物学家的研究范式

媒体发布

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