隨著計(jì)算機(jī)硬件和軟件技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，人類社會(huì)正從“馬力時(shí)代”、“電力時(shí)代”，演進(jìn)到“算力時(shí)代”，自然科學(xué)領(lǐng)域人們越來越多的利用計(jì)算（特別是結(jié)合AI的計(jì)算）來開展研究。北京大學(xué)化學(xué)與分子工程學(xué)院關(guān)注AI+Science研究范式變革，重點(diǎn)從生物大分子結(jié)構(gòu)預(yù)測AI模型、基于AI的高精度分子力場和粗?；Ｐ?、高效構(gòu)型采樣方法和自由能計(jì)算方法等方面布局，致力于建立以物理模型和大數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的跨尺度材料/藥物AI輔助設(shè)計(jì)平臺(tái)。

我院高毅勤教授課題組不僅與昇思MindSpore團(tuán)隊(duì)聯(lián)合推出了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測推理工具，基于昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺(tái)在全球持續(xù)蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測競賽CAMEO（Continous Automated Model EvaluatiOn)中連續(xù)占據(jù)榜首；他們也關(guān)注AI“基礎(chǔ)設(shè)施”建設(shè)，聯(lián)合華為推出了蛋白質(zhì)多序列比對(duì)（Protein MSA）數(shù)據(jù)集，支撐全球的研究人員開發(fā)先進(jìn)的AI模型，加深對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、功能和進(jìn)化的認(rèn)知。