【文/观察者网 阮佳琪】 克日，南京大学盘算机学院官网公布消息称，美国伦斯勒理工学院盘算机科学系常任轨道助理传授、AI经典课本《深度学习》（《Deep Learning》，亦被称作“花书”）中文版的重要编译者符天凡博士，已正式入职南京大学，担当盘算机学院准聘副传授一职。 据港媒《南华早报》25日报道，本年32岁的符天凡于客岁12月参加南京大学，他的工作重点聚焦于人工智能驱动的药物发现和质料开辟。放弃美国终身教职返国，他盼望可以或许捉住中国人工智能快速发展带来的新机会，尤其是在制药研究方面。 符天凡告诉《南华早报》，中国对高等教诲不停增长的投入为像他如许的年轻科学家创造了亘古未有的时机。他说：“南京大学完善融合了深厚的文化秘闻与天然科学范畴的杰出向导力，该校在底子科学方面的广泛上风，为我应用人工智能加快科学发现的研究提供了一片沃土。”他增补道，在外洋流落数年，可以或许回抵家人身边也是促使他做出这一决定的紧张因素之一。 2024年11月25日，符天凡在中北大学演讲《深度学习在药物发现和开辟中的应用》。中北大学官网 根据南大官网先容，符天凡博士的研究方向为“人工智能赋能的药物发现”（AI for Drug Discovery）、“人工智能赋能的科学发现”（AI for Science）以及大语言模子（large language model），入选中国国家级青年人才项目。他于2023年在美国佐治亚理工学院得到盘算机科学与工程系博士学位，移居美国前在上海交通大学得到盘算机科学与技能系学士和硕士学位。 符天凡的研究爱好会合在深度学习驱动的药物的发现和开辟，其学术结果在Nature、Nature Chemical Biology、Nature Machine Intelligence、ICML、ICLR、NeurIPS、KDD、TKDE等着名集会和期刊上发表学术论文40余篇，被国表里偕行广泛引用。他在临床试验效果猜测方面的研究结果已被选为Cell子刊Patterns期刊的封面文章，而且已乐成应用于多家生物医药企业和互联网企业。 符天凡向《南华早报》先容道，人工智能技能为传统科学工作流程带来的颠覆性厘革。在药物研发中，已往依靠耗时且本钱高昂的反复试错实行，现在借助呆板学习与大数据的强鼎力大举量，可以或许实现加快突破。 他进一步表明说，研究职员如今无需手动测试数千种化合物，只需依据已知药物机制练习深度学习模子，便能对巨大的分子库举行假造筛选，精准猜测出具有高效治疗潜力的候选化合物，“这大大进步了药物发现的服从和乐成率。” 质料科学也在履历雷同变化。已往，研究职员依赖劳动麋集型实行来探索新质料的组合。如今，他们可以创建已知质料特性的大规模数据库，提取关键特性后，利用呆板学习模子来猜测新组合物的性能，助力科学家锁定最有潜力的候选质料举行实行测试。 符天凡说，“人工智能为科学发现提供了全新范式。无论是在制药照旧在底子研究范畴，它都有助于发现复杂数据中隐蔽的模式，并优化实行计划。它正在重塑昨们明白和应对科学挑衅的方式。” 谈及中国和美国在人工智能科研范畴的发展态势，符天凡以为两国各有所长。他指出，处于领先职位的美国，拥有天下一流的研究底子办法、深厚的人才储备和布满活力的创新生态体系。美国汗青久长的医药财产、丰富的临床数据资源和成熟的贸易化渠道，也为科研结果从实行室迈向市场按下了“加快键”。与之相应，中国正奋起直追，强有力的政策扶持、连续增长的投资以及巨大的医疗市场，赋予了中国独特的竞争上风。 他说，“中国当局不停在积极推动生物医学和人工智能范畴的创新发展。中国数目巨大的患者群体为临床研究提供了名贵的数据，中国的科技公司同样在加快人工智能的发展。” 在南京大学，符天凡筹划组建一个跨学科研究团队，成员包罗盘算机科学家、人工智能研究职员、化学家、生物学家和药理学家，力图加快药物开辟历程中的关键环节，如药物计划和临床试验。 他说，“我筹划与制药公司互助，资助候选药物更靠近市场答应。通过使用人工智能的强鼎力大举量，昨们可以收缩开辟时间，并低落药物发现的本钱。” 本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。 |
