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| 本文作者： 岑大師 | 2024-09-12 09:25 |
盡管人工智能驅動科學研究（AI4S）是最近幾年才逐步火熱的一個話題，但在某些科研領域如生物信息學，早在上個世紀90年代，隨著人類基因組計劃的實施，生物信息學迎來了一個“數據大爆炸”的時代，從那時起，生物信息學領域研究者就開始嘗試使用人工智能技術來助力科研工作，直至今天。
在過去幾年中，大模型技術作為人工智能的一個重要分支，已經從理論研究的深奧殿堂走向了實踐應用的廣闊天地，從實驗室的封閉空間走向了我們日常生活的各個角落。在生物信息學、材料科學、藥物發現等領域，大模型技術正在發揮著越來越重要的作用。
而當我們展望未來時，大模型技術將在科研發現領域扮演何種角色？它們將如何進一步聯動，推動科研發現的效率和創新性，使其更加智能、高效，并更好地服務于人類社會？
為了深入剖析這一話題，雷峰網(公眾號：雷峰網)將于9月12日（周四）早上9:00，舉辦一場主題為「大語言模型與提示學習在科技研發中的應用與潛力」的線上圓桌論壇。
本次論壇榮幸邀請到了：美國密蘇里大學電子工程和計算機科學系的校董講座教授許東、西弗吉尼亞大學微生物學、免疫學和細胞生物學系助理教授胡鋼清、硅谷基金TSVC聯合創始人夏淳、LifeMine 首席數據官Linhua Yu，將分享他們的深刻見解和最新研究成果。
（掃描海報二維碼預約觀看此次線上論壇或添加直播小助手微信，小助手將邀請您進入圓桌論壇交流群，實時交流與提問。）
在這場論壇中，我們將深入探討以下幾個核心議題：
人工智能技術在科研中的進展： 人工智能技術是如何促進科研的？在過去二十余年中，人工智能技術在科研領域的應用經歷了哪些里程碑的發展，哪些科研團隊在將人工智能技術應用于科研中并取得了顯著成就？
大模型技術的興起與科研發現的融合： 在生物信息學和生物醫學信息學領域，有哪些應用大模型和提示學習技術的主要方法？大模型技術在生物信息學、材料科學、藥物發現等領域有哪些成功的應用案例，存在什么優勢和局限性？
大模型和提示學習在科研發現中的實際應用：大規模數據訓練的基礎模型與基于提示的學習相結合為在科研領域的應用提供了什么樣的機會？我們可以如何更好如何利用大模型和提示學習等技術，提升科研發現的效率和創新性？
未來趨勢與挑戰： 隨著技術的不斷進步，大模型與提示學習將面臨哪些新的挑戰和機遇？我們面臨哪些技術難題，又是如何一一克服的？我們應該如何更好利用這些變化，助力科研發現？
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嘉賓介紹
許東
許東教授是美國密蘇里大學電子工程和計算機科學系的校董講座教授，同時擔任Christopher S. Bond生命科學中心研究員。
許東教授在北京大學獲得本科與碩士學位，于1995年在伊利諾伊大學獲得博士學位。他在美國國家癌癥研究所做了兩年博后工作，此后在橡樹嶺國家實驗室做了六年研究工作，一直到2003年加入密蘇里大學，從2007-2016年，他擔任該校計算機科學系的系主任。
許東教授的研究主要集中在生物信息學方面，包括機器學習在生物信息學的應用，蛋白質結構預測，蛋白質定位預測，蛋白質翻譯后修飾的識別，單細胞數據的分析，還有植物、微生物和癌癥的計算機模擬研究，生物信息系統，以及機器學習在中醫里的應用。
他的蛋白結構預測工作獲得2001 年R&D 100大獎。許東教授目前已發表500多篇論文，他是美國科學促進會（AAAS）會士和美國醫學和生物工程研究院（AIMBE）會士。
胡鋼清
胡鋼清博士于2009年畢業于北京大學，獲得生物信息學和基因組學博士學位。畢業后，他加入了美國國立衛生研究院國家心肺血液研究所擔任博士后(Post-Doc Fellow)，并于2013年晉升為研究科學家(Staff Scientist)。
2019年夏天，胡博士加入西弗吉尼亞大學微生物學、免疫學和細胞生物學系，擔任助理教授并負責管理西弗吉尼亞大學生物信息學核心設施(Bioinformatics Core Facility)。
他最近的研究集中在解碼血癌藥物耐藥性的表觀遺傳機制，以及大型語言模型機器人(ChatGPT)在生物信息學和生物醫學信息學中的創新使用。他已發表了超過100篇學術論文。
夏淳
夏淳博士是清華大學無線電學士，計算機碩士，美國伊利諾大學計算機博士。硅谷基金TSVC聯合創始人，2010年以來所投的200多個種子輪項目中已產出Zoom等9家獨角獸科技公司和5家上市公司，擁有種子輪投中獨角獸的業界最佳業績。
投資領域包括芯片設計、互聯網/物聯網、云計算/邊緣計算、大數據、人工智能、智能制造、區塊鏈、生成媒體與社群經濟等。曾在清華大學首創逆向創新，任清華大學創+逆向創新示范中心主任，實踐市場倒逼技術的逆向科技產業化。在硅谷創辦過三家高科技公司。曾任Sun Microsystems首席架構師，為云計算技術奠基者之一。清華企業家協會TEEC創會會員及首任北美分會主席。
于利華
于利華擁有波士頓大學生物醫學工程博士學位，師從 Temple Smith 博士，并擁有中國北京清華大學生物醫學工程碩士和學士學位。
她目前擔任 LifeMine 的首席數據官，在從靶標識別到轉化醫學、數據科學和早期臨床開發等藥物發現方面擁有豐富的經驗。Lihua 在研發過程中整合和應用數據科學，與所有職能部門合作推動平臺和產品線向前發展。
Lihua 此前曾在 FogPharma 工作，負責領導數據科學職能部門，并共同領導公司的發現平臺和新靶標。在加入 FogPharma之前，Lihua 曾在 H3 工作，最歷任生物信息學主管、首席數據科學官和總裁。在加入 H3 之前，Lihua 曾擔任阿斯利康美國腫瘤學公司的癌癥生物信息學負責人。
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講座信息
主題： 大語言模型與提示學習在科技研發中的應用與潛力
時間： 9月12日（周四），北京時間 9:00-11:00
觀看方式：「雷峰網」視頻號 與「AI科技評論」視頻號同步直播
參考資料：
1，Iterative Prompt Refinement for Mining Gene Relationships from ChatGPT
https://gairdao.com/doi/10.1142/S2972335324500054
2，《密蘇里大學許東：大模型時代，Prompt 為生物信息學研究帶來新動力丨IJAIRR》http://m.zaocj.com/category/academic/bt28wbKQtZa1E2Ei.html
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IJAIRR正在邀約論文和專題
《國際人工智能與機器人研究期刊》（International Journal of Artificial Intelligence and Robotics Research，簡稱IJAIRR），是由新加坡GAIR研究院與世界科技出版社聯合出版的國際學術期刊。
作為全球首本專注于人工智能（AI）、機器人技術（Robotics）以及基礎科學交叉研究（Research）的期刊，IJAIRR致力于成為AI與機器人領域研究的權威發布平臺。
IJAIRR歡迎各類研究論文、評論文章、短篇論文、書評以及專題（Special Issue）形式的投稿。我們特別關注那些在頂級AI會議上發表并現場展示，但缺乏長期沉淀平臺的優秀論文。為了給這些論文及其作者提供一個更廣泛的發表和推廣渠道，IJAIRR現正積極邀約相關論文投稿。
如果您在本領域頂級會議上發表的文章（或即將發表）不超過一年，我們將協助您稍作修改后在IJAIRR期刊上發表。
如果您領導的團隊在頂級會議上有多篇論文發表，并希望在IJAIRR上圍繞特定主題策劃一個專題（Special Issue），我們誠摯邀請您深入討論合作事宜。
如果您是頂級會議的組織者，并有意與IJAIRR合作，針對特定會議策劃一個專題（Special Issue），我們也期待與您具體商討合作細節。
IJAIRR期待與您攜手，共同推動人工智能與機器人研究的發展。
聯系人：IJAIRR創刊主編朱曉蕊博士，xiaorui_zhu@gair.sg
關于期刊創刊主編等更多信息，可點擊
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關于GAIR大會、GAIR研究院（期刊和在線社區）的詳細介紹，請閱讀朱曉蕊教授的專訪：
https://mp.weixin.qq.com/s/Qn7Gc3rVijQhhK0hTSrgxw
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