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人工智能藥物研發(fā)領(lǐng)域正值飛速發(fā)展階段，不斷產(chǎn)生和更迭出新知識和新資源，更加拓寬了大數(shù)據(jù)與 AI 技術(shù)在生命醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用場景及應(yīng)用潛力?；贏I學(xué)科的天然優(yōu)勢，可以對生物學(xué)的復(fù)雜性和臨床數(shù)據(jù)庫的缺乏進行彌補，進行多學(xué)科交叉與融合，也有助于新藥研發(fā)取得更大的創(chuàng)新和突破。

同時，深度學(xué)習(xí)及人工智能也為分子世界和分子模擬帶來了系統(tǒng)性的變革和新的機遇。這些技術(shù)的發(fā)展有效提高了分子模擬的計算能力，使分子理性設(shè)計成為可能，且被廣泛應(yīng)用到不同場景。換言之，“AI+分子模擬”正以物理的視角，在電子、原子、分子的尺度重新審視行業(yè)問題，為化學(xué)和生物學(xué)的發(fā)展帶來全新的機會和更多的可能性。

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，科學(xué)家開始利用計算機對分子世界進行模擬，從而更深入全面的理解分子的運動和變化。傳統(tǒng)的分子模擬手段所需的計算量大，計算效率低。北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院教授高毅勤曾在2021未來科學(xué)大獎周科學(xué)峰會《人工智能輔助分子模擬》的主題報告中指出，通過引入深度學(xué)習(xí)和人工智能，能夠?qū)?fù)雜分子和宏觀體系進行有效模擬，更高效更準(zhǔn)確的預(yù)測化學(xué)反應(yīng)的產(chǎn)物、蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)和水冰相變過程，有效的提高了分子模擬的計算能力，使分子體系的理性設(shè)計成為可能，為科學(xué)家設(shè)計分子、篩選實驗條件提供可靠的依據(jù)，為化學(xué)和生物學(xué)的發(fā)展提供新的機遇。

高毅勤教授致力于發(fā)展針對生物和化學(xué)體系的理論與計算方法，特別是基于統(tǒng)計力學(xué)和機器學(xué)習(xí)的計算方法與軟件的開發(fā)，染色質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、生物大分子和材料自組裝、DNA別構(gòu)效應(yīng)等領(lǐng)域的研究。

高毅勤教授的研究成果涵蓋多個關(guān)鍵方向，主要成果包括：成功解釋臭氧生成反應(yīng)中的同位素效應(yīng)、闡述蛋白質(zhì)馬達能量轉(zhuǎn)化的分子機制、發(fā)展高效的分子模擬取樣方法、推進對蛋白質(zhì)和液態(tài)水等復(fù)雜體系的結(jié)構(gòu)與動力學(xué)性質(zhì)等的理解，其中揭示水合離子微觀結(jié)構(gòu)的工作（Nature 2018, 557, 701）被中國科學(xué)院和中國工程院院士投票評選評為“2018 年中國十大科技進展”。

2021年7月，高毅勤課題組與華為昇思MindSpore聯(lián)合開發(fā)了新一代分子模擬庫SPONGE，這是一個完全自主研發(fā)的分子模擬庫，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI方法與傳統(tǒng)分子模擬進行結(jié)合。2021年10月，高毅勤課題組又與華為昇思MindSpore團隊推出了基于AlphaFold2算法的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測推理工具，效率同比提升2-3倍，在CAMEO蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測和打分比賽中多次獲得第一。

本次《理解未來》科學(xué)講座中，北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院教授、北京大學(xué)理學(xué)部副主任高毅勤將帶來《分子模擬結(jié)合深度學(xué)習(xí)在分子體系中的方法和應(yīng)用》主題演講，分享對分子模擬應(yīng)用的場景與AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建等內(nèi)容，并帶來基于分子計算與模擬的化學(xué)及藥學(xué)研究的最新進展。