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创造历史!他是首位获得应用数学“麦克斯韦奖”的中国人

日期: 来源:我是科学人收集编辑:我是科学人

说起国际应用数学领域的大奖,非“麦克斯韦奖”莫属。

这一应用数学届的顶尖奖项,由国际工业与应用数学联合会(ICIAM)每四年举办一次,专门讨论科学、工程和工业中的数学问题,并对国际公认的在应用数学领域做出重大原创性工作的数学家作出奖励。

2023年8月21日上午,第10届国际工业与应用数学大会(ICIAM 2023)在日本东京早稻田大学正式拉开帷幕。中国科学院院士、北京大学讲席教授鄂维南因其对应用数学领域的开创性贡献,特别是在机器学习算法的分析和应用、多尺度建模、稀有事件建模和随机偏微分方程等方面的贡献获颁ICIAM麦克斯韦奖。这也是历史上中国人首次获得这一奖项。

早在2003年,鄂维南就以40岁的年龄拿到ICIAM的科拉兹奖,这一次再获得麦克斯韦奖,也让他成为全球应数学者中唯一同时获得两项应用数学大奖的数学家。

鄂维南(右三)获得麦克斯韦奖

谁是鄂维南?

在中国的数学界,几乎无人不知晓鄂维南这个名字。

这位1963年出生于江苏靖江市的科学家,15岁就被中国科学技术大学录取,是名副其实的天才少年。

鄂维南与“应用数学”领域结缘,还要追溯到他的大四时期。

当时,受“学以致用”思想的影响,他毅然决然将自己的专业方向从数学改为了应用数学,自此迎来了自己职业生涯全新的转折点。

在此之后,他一路从中国科学院、加利福尼亚大学洛杉矶分校完成硕博士学位,博士毕业之后几年,鄂维南进入普林斯顿高等研究院和纽约大学的库朗研究所开展研究工作,并在36岁之时成为普林斯顿大学数学系和应用数学及计算数学研究所教授。2011年,鄂维南当选为中国科学院院士。

中国科学院院士鄂维南

从事科研多年来,鄂维南的思想始终跟随着时代的进步与发展。“我的内心深处是属于入世的,想跟社会跟技术产生一点联系,我不是那种能一辈子待在象牙塔里的人。”鄂维南说。

为了用自己所学,为社会创造更多价值,鄂维南一直领导着团队不断尝试。

在之后的研究征程中,他领导一个中美研究小组,通过机器学习将分子动力学极限从基线提升到了1亿原子的惊人数量,同时仍保证了从头算的高精度,效率是之前人类基线水平的1000倍。这类科学成果成功地推动了机器学习成为交叉科学研究的一个新工具,同时还获得了2020年度国际高性能计算应用领域的最高奖戈登贝尔奖。

首次提出“AI for Science”

鄂维南职业生涯的高光时刻,便是他是首次提出“人工智能驱动的科学研究(AI for Science)”概念之时。

而这一概念的提出,还得从一个叫做“维数灾难”的东西说起。

“维数灾难”最早由动态规划创始人理查德·贝尔曼提出,是指随着维数的增长,分析高维空间中数据需要的计算量也呈指数级增长。

这个问题在用多尺度模型解决多体问题、药物和材料设计、湍流和非牛顿流体力学等难题中长期存在。

一次,鄂维南课题组在用AI辅助分子动力学模拟时,偶然获得了5~6个数量级上的加速效果,这使他开始意识到:深度学习正是解决维数灾难的绝佳工具,因为深度神经网络的本质就是在逼近高维函数。

在深度学习上获得灵感后,鄂维南在全球发起“AI for Science”的号召。

鄂维南在2021世界人工智能大会演讲

那到底何为“AI for Science”?

在2023版《科学智能(AI4S)全球发展观察与展望》中,鄂维南曾阐述道:“如果我们能明智地采取行动,制定合适的监管措施,并适当支持AI在解决科学最紧迫问题方面的创新应用,AI就有可能彻底改变科学过程。这样的愿景,我们称之为‘AI for Science’。”

在鄂维南看来,效率低下是当前科研面临的主要困难之一。而以往的科研经常会形成“小农作坊”模式,虽然可以自给自足,但是效率很低,利用实验手段提供的信息是有限的,分析利用数据的能力也是有限的。“从我自己的科研经历来看,很多年都在尝试解决材料科学、化学等学科的一系列问题。我意识到其中面临的核心困难,人工智能可以帮助到我们,这也是‘AI for science’最基本的出发点。”鄂维南说。

当然,发展“AI for Science”并不是一蹴而就的。

在鄂维南看来,推动走向“平台科研”模式,需要解决不同科研领域的共性问题,需要共建“AI for Science”的基础设施,包括基本原理与数据驱动的算法模型与软件、高精度高效率的实验表征方法、替代文献的数据库与知识库、高度整合的算力平台。

在这一目标的驱使下,鄂维南和研究团队发布了Science Navigator知识库。这一知识库能让科研工作者通过对话提问的方式进行文献的检索、阅读、分析及管理,帮助科研人员释放更多的时间精力在解决关键问题与创新思考上,而这便是“AI for Science”的重要基础设施建设之一。“我们希望将来这能成为一个整合文献和实验计算数据的大平台,大家都可以使用。”他说。

如今,“AI for Science”的进程正在不断地发展中,在鄂维南看来,AI for Science是整个中国科技创新历史上最好的机会,它能全面改变科学研究和产业创新的格局,而且跟国家发展的国策高度符合。“我们现在要做的就是利用好中国在这一领域的先发优势,集中力量、资源,尽快落地,率先走出平台+垂直整合这样新的科研范式。”面向这一目标,他和团队还将步履不停。


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