南方人為什么比北方人更容易得地中海貧血，因為幾十年前肆虐的瘧疾導(dǎo)致了南方人某個基因的突變。如何既快又準(zhǔn)找到它，是擺在生物學(xué)家面前的難題。

為了解決諸如此類的問題，一群最懂基因測序、擁有海量數(shù)據(jù)的人，和一群最懂AI的科學(xué)家們在一起，花6個月時間做出了全球首個百億級人類基因組基礎(chǔ)模型Genos。

之江實驗室總工程師趙志峰把他們稱為“硬盤俠”和“鍵盤俠”：前者負(fù)責(zé)篩選并且把裝有專業(yè)數(shù)據(jù)的硬盤背到實驗室，交給后者，那些敲代碼敲到腰椎間盤突出的年輕科學(xué)家。

昨天，他們坐在一起，發(fā)布了一個叫021的科學(xué)基礎(chǔ)模型，希望在地球科學(xué)、天文學(xué)、生命科學(xué)、材料科學(xué)等多個領(lǐng)域加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)、變革科研范式，成為科學(xué)家們手里的最強“外掛”。

所謂的021，實際上是英文zero to one（從0到1）的簡寫。光從名字看，就包含了變革的意義。按照中國工程院院士、之江實驗室主任王堅的說法，“如果基礎(chǔ)模型是人工智能的皇冠，那么科學(xué)基礎(chǔ)模型就是人工智能皇冠上的明珠?！?/strong>

中國工程院院士、之江實驗室主任王堅

全球首個

百億級人類基因組基礎(chǔ)模型

7個月前，在杭州華大的一間小會議室里，包括華大生命科學(xué)研究院領(lǐng)域首席科學(xué)家 劉石平 和之江實驗室總工程師趙志峰在內(nèi)的幾個人，坐下來喝了一杯咖啡。在這一杯咖啡的時間里，他們就討論了一個問題：生命科學(xué)是非常大的一門科學(xué)，從哪里開始？最后指向一個答案：“讀懂”基因。

200多年前，奧匈帝國人孟德爾在奧古斯丁修道院的小花園里，通過豌豆實驗首次提出遺傳因子概念，2000年左右，人類完成了基因組全部30億個堿基對的測序。即便如此，目前人類超過90%的基因組功能尚未明確，70%以上的致病點位仍未被定位。

在喝完咖啡的一周后，一個以基因模型訓(xùn)練為目標(biāo)的“種子班”在之江實驗室正式啟動， 劉石平 是種子班的班主任。

劉石平

從5月份開始，華大研究院從杭州、北京、深圳、武漢等地陸續(xù)抽調(diào)精英團(tuán)隊進(jìn)駐之江實驗室，每天和那里的科學(xué)家們同吃同住。他們想解決同一個問題：如何將這30億堿基對放進(jìn)模型里。

“牽一發(fā)而動全身。” 劉石平 說，基因組的語言極其復(fù)雜，一個微小的單堿基突變，原因可能藏在百萬堿基對之外。

比如，科學(xué)家花了很久才發(fā)現(xiàn)，南方人患地中海貧血概率比北方人高的原因：幾十年南方瘧疾橫行，南方人為了抵抗瘧疾、適應(yīng)環(huán)境，基因的某些點位發(fā)生了一些突變。雖然這些基因突變提高了南方人抵抗瘧疾的能力，但反過來也帶來了一些副作用，比如導(dǎo)致血紅蛋白運輸氧氣的能力減弱，從而導(dǎo)致地中海貧血或其他血紅蛋白病。

“鍵盤俠”和“硬盤俠”一起奮戰(zhàn)6個月后，全球首個百億級人類基因組基礎(chǔ)模型Genos誕生了。這個針對人類基因組深度優(yōu)化的基因組基礎(chǔ)模型，可支持高達(dá)百萬堿基對的超長上下文分析，并實現(xiàn)單堿基分辨率的精準(zhǔn)識別。

最近，之江實驗室生命科學(xué)計算研究中心研究專家郭玲分享了一個模型的實用案例，曾經(jīng)在做基因序列的時候，發(fā)現(xiàn)在6號染色體上有一個高頻突變，但遺傳病理查不到相關(guān)信息，最后，她把數(shù)據(jù)放到了Genos里，模型給出了三個癥狀預(yù)測，得到了醫(yī)生的高度認(rèn)可。

AI照亮基礎(chǔ)科學(xué)研究進(jìn)階之路

去年，諾貝爾化學(xué)獎和物理學(xué)獎的獲得者里都出現(xiàn)了人工智能專家的身影。其中，化學(xué)獎一半授予大衛(wèi)·貝克，以表彰他在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的貢獻(xiàn)；另一半授予德米斯·哈薩比斯和約翰·M·詹珀，以表彰他們在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方面的成就。

德米斯和約翰所在的公司，正是大名鼎鼎的DeepMind，前者更是聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO。在他主導(dǎo)下，AlphaGo橫空出世，將最頂尖的人類棋手?jǐn)赜隈R下。隨后，他們將AlphaGo的相關(guān)技術(shù)運用到生物醫(yī)學(xué)研究，推出了可以預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的AI模型AlphaFold。

蛋白質(zhì)是構(gòu)成生命活動的基礎(chǔ)物質(zhì)，參與生命體幾乎所有生理功能的調(diào)節(jié)與維持。蛋白質(zhì)的功能和它的三維結(jié)構(gòu)息息相關(guān)，和基因一樣，人類對蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)了解越多就越能解開生命的密碼。

AlphaFold生成的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

不過，在AlphaFold出現(xiàn)之前，人類想要還原一個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)需要花費大量時間和資源。截至2018年，人類才積累了22萬蛋白結(jié)構(gòu)。而AlphaFold用三年時間就生成了六七億個。

從AlphaFold2開始計算，過去五年，AI已經(jīng)成為從事蛋白質(zhì)研究的生物學(xué)家不可或缺的工具，甚至被稱為“結(jié)構(gòu)生物學(xué)的第二次降臨”。

諾貝爾化學(xué)獎的另一位得主，大衛(wèi)·貝克就是其中一員。他是華盛頓大學(xué)蛋白質(zhì)設(shè)計研究所所長，和團(tuán)隊首次使用生成式人工智能從頭設(shè)計出了全新的抗體，有望讓AI從頭設(shè)計蛋白進(jìn)入抗體藥物市場。

諾貝爾獎的結(jié)果也說明，全世界最聰明的一群人認(rèn)可了用AI對其他領(lǐng)域基礎(chǔ)科學(xué)研究范式的改變，即當(dāng)下人工智能的發(fā)展已經(jīng)使得AI for Science（AI4S）變得可行。科學(xué)家們借助機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、高性能計算等技術(shù)，能在各個領(lǐng)域進(jìn)行更深入的探索和發(fā)現(xiàn)。

隨之而來的問題是，如何讓AI4S在多個科學(xué)領(lǐng)域高效地展開？畢竟，AlphaFold3將蛋白質(zhì)序列、DNA/RNA堿基序列以及小分子結(jié)構(gòu)等，破天荒用Token統(tǒng)一編碼放到一個模型里，前后花了6年時間。而它對于科學(xué)家的賦能仍局限于生物化學(xué)分子這一細(xì)分領(lǐng)域，遠(yuǎn)未能覆蓋生命科學(xué)這一學(xué)科。

之江實驗室要做的是，把生命科學(xué)在內(nèi)的數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文學(xué)、地球科學(xué)和材料學(xué)等多個不同學(xué)科、不同類型的科學(xué)數(shù)據(jù)訓(xùn)練到一個基礎(chǔ)模型里，工作量和困難比當(dāng)年訓(xùn)練AlphaFold3指數(shù)級增加。

打造科學(xué)家們的超級“外掛”

“語言所表達(dá)的維度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于科學(xué)所需表達(dá)的維度?！?/strong>之江實驗室科學(xué)模型總體部技術(shù)總師薛貴榮說，科學(xué)數(shù)據(jù)涵蓋時間、空間、能量等多個維度，是對復(fù)雜物理系統(tǒng)演變規(guī)律的高維表征。

比如，地球科學(xué)中超過75%的信息存儲于聲波、磁場等非文本數(shù)據(jù)中；天文學(xué)依賴圖像、光譜來解析宇宙結(jié)構(gòu)與演化；生命科學(xué)的奧秘深藏于如人類基因組30億堿基對等DNA序列中……

這也意味著，解決科學(xué)問題，眼前最緊迫的是，突破語言空間的局限，構(gòu)建一個集“科學(xué)空間+語言空間”于一體的更高維空間，建立跨學(xué)科數(shù)據(jù)之間的深層連接，變革科學(xué)研究范式。

在技術(shù)上，之江實驗室的研發(fā)團(tuán)隊探索構(gòu)建了全新的OneTokenizer（科學(xué)數(shù)據(jù)統(tǒng)一表征） + MoE（混合專家架構(gòu)）融合模型架構(gòu)。

為了讓模型能夠識別、處理科學(xué)數(shù)據(jù)，認(rèn)識并解決復(fù)雜科學(xué)問題。他們經(jīng)過了近萬次實驗形成了模型訓(xùn)練框架，并完成了2360億參數(shù)規(guī)模021科學(xué)基礎(chǔ)模型的訓(xùn)練。最后，一個跨學(xué)科知識、跨領(lǐng)域推理、跨語言理解（覆蓋204種語言），具備出色的科學(xué)推理能力，能夠深入分析、推導(dǎo)、驗證多類科學(xué)問題的科學(xué)基礎(chǔ)模型誕生了。

有了021科學(xué)基礎(chǔ)模型，對科學(xué)研究來說意味著什么？

021模型更像是科學(xué)家們打破學(xué)科邊界的一個超級“外掛”。薛貴榮演示了一個簡單的例子：一個反應(yīng)里面涉及5種化合物，包含反應(yīng)物、溶劑、助劑和催化劑，如何預(yù)測這些化合物相互作用能生成什么物質(zhì)？

通過實驗進(jìn)行高通量篩選，通常需要數(shù)月乃至一年的周期，現(xiàn)在通過021科學(xué)基礎(chǔ)模型可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成產(chǎn)物的預(yù)測，大幅提速。

“這是我見過最漂亮的一朵花！”

在進(jìn)化到AlphaFold3之后，AI不僅可以回答和預(yù)測，還具備了“創(chuàng)造力”。比如，合成新型材料蛋白，生成更多AI-結(jié)構(gòu)模型，開啟藥物發(fā)現(xiàn)的新階段。

浙大城市學(xué)院先進(jìn)材料增材制造創(chuàng)新研究中心主任湯慧萍就見過AI的“非凡創(chuàng)造力”。

在之江實驗室，她帶領(lǐng)著另外一群“硬盤俠”和實驗室的科學(xué)家們組成了一支攻堅隊，他們的主線任務(wù)是構(gòu)建一個多孔材料逆向生成模型。

湯慧萍

大自然孕育了無數(shù)神奇而有用的多孔材料，比如王蓮、珊瑚、骨骼、竹子，布滿了1厘米以下的孔。這么多復(fù)雜的孔構(gòu)型，是天工造物，突破了人類的想象。

那有沒有可能找到一個合適的孔構(gòu)型可以用在不同的領(lǐng)域？

和 劉石平 不同的是，湯慧萍與之江實驗室迸發(fā)出火花是在兩年前。在云棲小鎮(zhèn)的一次會議上，湯慧萍遇到了王堅，當(dāng)時湯慧萍和王堅聊起了多孔材料，整場聽下來王堅就記住了幾個字——“設(shè)計空間巨大”。

“那就可以用人工智能來做?！蓖鯃詫燮颊f。

這是一場跨學(xué)科的大作戰(zhàn)。70多個人的團(tuán)隊，涉及材料、機械、力學(xué)、計算機、數(shù)學(xué)等多種學(xué)科。要訓(xùn)練一個模型，至少需要一個百萬級的數(shù)據(jù)庫。“但現(xiàn)有的數(shù)據(jù)很少，實驗數(shù)據(jù)又太慢?！睖燮颊f。

于是，團(tuán)隊決定自己生產(chǎn)數(shù)據(jù)。怎么生產(chǎn)數(shù)據(jù)，一開始也是蒙的，有兩三個月時間，一群年輕人坐在一起無從下手。后來找到了數(shù)學(xué)這個破題的關(guān)鍵，通過參數(shù)化建模方法和自研仿真算法，僅用3個月就生產(chǎn)了200多萬孔結(jié)構(gòu)-力學(xué)性能數(shù)據(jù)。

如果用傳統(tǒng)的仿真方法，要花上57年時間。

一個叫OnePorous的模型應(yīng)運而生，專注于多孔合金材料的設(shè)計與研發(fā)。其核心功能是通過逆向設(shè)計方法，直接生成滿足目標(biāo)性能的多孔胞元，減少了傳統(tǒng)正向設(shè)計需不斷試錯迭代的耗時。

團(tuán)隊為3D打印衛(wèi)星設(shè)計的胞元，就是從AI生成的200多萬個胞元結(jié)構(gòu)中選出來的?？吹侥莻€胞元的瞬間，這位多孔材料和增材制造領(lǐng)域的科學(xué)家激動地說：“這是我見過最漂亮的一朵花！”

從AI生成的200多萬個胞元結(jié)構(gòu)中選出來的3618胞元

3618胞元構(gòu)成的多孔結(jié)構(gòu)

目前，這個胞元結(jié)構(gòu)已經(jīng)用于衛(wèi)星主體結(jié)構(gòu)制造，這也意味著，之江實驗室與浙大城市學(xué)院的跨學(xué)科團(tuán)隊完成了從AI設(shè)計到3D打印制造的全鏈路創(chuàng)新。

除了材料科學(xué)模型OnePorous，目前021模型已服務(wù)地球科學(xué)、天文學(xué)、生命科學(xué)等多個領(lǐng)域。

比如天文領(lǐng)域模型OneAstronomy，將光譜、光變、圖像等不同模態(tài)的天文數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一表征空間，實現(xiàn)跨模態(tài)融合推理，重構(gòu)數(shù)據(jù)處理范式。通過OneAstronomy，望遠(yuǎn)鏡學(xué)會了自主觀測。

人類百億級基因組基礎(chǔ)模型Genos在致病性突變識別任務(wù)上實現(xiàn)了98.3%的準(zhǔn)確率。

今年4月面向全球開放使用的地學(xué)領(lǐng)域模型GeoGPT，經(jīng)過不斷迭代升級，其中GeoGPT-VL支持圖像描述總結(jié)、圖像信息提取、地理空間推理、地學(xué)分析推理四類典型任務(wù)，實現(xiàn)從“讀圖”到專業(yè)推理的跨越。

文 | 沈積慧 梁應(yīng)杰

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