钟山论剑 特别论坛总结 | 大模型赋能材料科学创新,路在何方?
2024-07-10 阅读量:7 小字
2024年6月16日,由CCF YOCSEF南京举办的“大模型赋能材料科学创新,路在何方?”特别论坛在江苏省南京市维景国际大酒店禄园厅成功召开。CCF YOCSEF南京AC主席吴天星(东南大学)和CCF YOCSEF南京委员方鹏飞(东南大学)担任执行主席。CCF YOCSEF南京AC副主席王帅(南京乾联科技有限公司)担任执行秘书。

本次论坛邀请到多位来自不同学科的高校专家,共同探讨大模型赋能材料科学创新的相关问题与挑战。其中,国防科技大学教授赵翔,浙江大学研究员张强,东南大学教授胡张莉担任引导嘉宾。南京大学教授胡伟,东南大学副教授胡宇韬,东南大学助理研究员徐宁担任特邀嘉宾。论坛吸引了社会各界人士40余人参与线下讨论。

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论坛与会人员合影

本次论坛分为引导发言和观点思辨两个环节。论坛首先由吴天星对与会嘉宾和论坛参与者表示了热烈欢迎,并由吴天星阐述了大模型赋能材料科学创新的论坛背景,拉开了本次活动的序幕。

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吴天星阐述论坛背景


引导发言环节

在引导发言环节,赵翔首先做了题为“解锁大模型的应用创新:数据增强、推理引导与协作优化”的引导发言。他就“大模型赋能材料科学创新面临哪些技术挑战”这一主题,介绍了大模型赋能材料科学创新的三个层次的挑战,包括数据层:数据增强、推理层:推理引导、交互层:协作优化。在数据层强调材料科学基础数据是信息理解的基石,为后续的推理引导和协作优化提供了重要的信息基础支持。在推理层,提出材料科学数据驱动下的智能推理方式,使得大模型能够从海量数据中提取关键信息,并进行逻辑推理和判断。在交互层,指出实现智能协作的创新模式,通过大模型与人类和其他智能体的协作,共同完成材料信息处理和创新。

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赵翔作引导发言

然后,张强做了题为“语言与知识驱动的科学发现”的引导发言。他主要介绍了团队所研发的Science Copilot,一个专业、灵活、安全的科学助手,其大量掌握了人类文献、专利、课本等专业的文字资料,充分理解了生命语言、物质材料语言之间的转换过程和机理,有效搭建了人类语言和生命语言、物质语言的沟通桥梁。此外,重点提出了知识图谱+预训练大模型的通用技术解决方案,由此湿实验由过去的试错模式转变为“大规模计算设计-定向实验验证”的干湿实验闭合范式,从而推进材料科学新发现、产业转型、材料设计和优化实验进程优化。

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张强作引导发言

最后,胡张莉做了题为“混凝土材料智能化设计及未来发展”的引导发言。其中,首先介绍了材料研发迈入数据驱动的“第四范式”,开启高效、精准、智能设计的新纪元。其次,以混凝土材料为例,大模型技术可赋能高维空间非线性问题优化与物理信息与逻辑关联构建,其优势在于强大的数据分析能力、高效的迭代效率、无限的重复可用性。然后,就学科深度交叉融合方面,表明数据驱动的材料智能设计方法是实现混凝土高效、精准与多目标协同设计的有效途径,必将推动混凝土研究与设计的范式变革攻克混凝土材料数据、算法、模型的系列关键难题。

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胡张莉作引导发言


观点思辨环节

在观点思辨环节,本次论坛围绕以下三个议题分别展开深度讨论。
思辨议题一:大模型赋能材料科学创新面临哪些技术挑战?
参与讨论的观点认为大模型在材料科学领域的应用创新面临多重技术挑战,首要且核心的在于数据问题。这不仅要求数据的规范和海量性,还涉及在数据预处理阶段,如新材料的发现中,如何精准刻画并利用这些基础历史数据,以及如何制定高效的数据处理规则,确保数据能够被大模型有效学习。在利用大模型进行这类工作时,首要步骤便是将数据转化为大模型可学习的形式,这是构建大模型的基础。紧接着,技术编码与大模型的紧密关联是实现这一目标的关键环节,它确保了数据的有效传输与模型的高效学习。然而,大模型的运行还伴随着算力需求的巨大挑战,这往往只有大型科技公司才能承担。在此情境下,投入大量资源于大模型的构建与维护,有时可能并不比直接雇佣人力解决问题来得高效。特别是在进入特定垂直领域时,探索如何降低模型规模,以平衡性能与成本,成为了一个重要的研究方向。此外,值得注意的是,当前已有许多传统模型在特定材料领域问题上展现出良好的解决能力,全面转向大模型并不总是最佳选择,甚至出现大模型不如经过精细调校的传统模型的情况。因此,在推动大模型在材料科学领域应用的同时,我们也应思考大模型与小模型的协同合作,结合各自优势,以更灵活、更经济的方式推动技术更好地落地应用,服务于实际材料科学领域问题的解决。

思辨议题二:针对所面临的技术挑战,大模型在材料科学领域落地应用是否有通用的技术解决方案?
参与讨论的观点认为尽管落地的通用技术目前仍难以一概而论,但大模型的范式展现出成为通用技术基础的潜力。在实际应用中,大模型正促使计算机科学与其他领域的专家携手合作,共同探索新的研究方向与兴趣点。然而,构建大模型面临数据、参数与硬件资源的巨大需求,这促使我们思考如何根据材料科学的实际场景,灵活提供规模适中、针对性强的模型方案。在此过程中,数据的核心地位不言而喻,尤其是垂直领域内的材料领域专属数据,其重要性更为凸显。例如,在构建材料大模型时,除了基础数据外,物理、化学等相关领域的数据也至关重要。值得注意的是,尽管不同领域看似千差万别,但在构建大模型及数据处理的策略上却存在共通之处。医疗知识数据的收集与材料科学数据的整理,虽内容迥异,但方法上却有异曲同工之妙。这进一步强调了垂直领域大模型的应用价值,它们往往能更精准地满足领域特定需求。展望未来,虽然目前尚未形成一套成熟的通用技术方案,但随着技术的不断进步,有理由相信未来能够探索出有效的方法论。在此过程中,明确大模型的适用边界,做好能力评测至关重要,并非所有问题都适合用大模型解决,正如已有模型在特定任务中表现优异,无需大模型介入,在材料科学领域大小模型协同是一条可行之路。


思辨议题三:在技术的层面之上,大模型在材料科学领域落地应用离不开不同学科人员的合作,那么如何做到跨学科的高效深入交叉?
参与讨论的观点认为兴趣是跨学科交叉合作的基石,它确保了不同学科背景的老师在共同目标的引领下能够持续投入与努力。在缺乏兴趣的情况下,这样的合作往往难以持久。其次,为了促进跨学科交流与发展,评价体系应当具备足够的灵活性,比如设立双学科带头人等机制,以认可并鼓励这种交叉融合的存在。这样的安排有助于形成更加开放和包容的学术氛围。然而,跨学科交叉并非总是一帆风顺的旅程,它伴随着挑战与快乐并存的特点。由于参与者来自不同的学术背景,知识体系的差异可能导致沟通上的障碍,但正是这些障碍促使我们在长时间的深入交流中不断探索新的合作点,从而收获意想不到的快乐与成果。因此,深入的沟通是跨学科交叉不可或缺的一环。同时,我们也应理性看待跨学科交叉的时机与条件。在时机尚未成熟或资源准备不足的情况下,盲目进行交叉合作可能会耗费大量精力而收效甚微,甚至可能因源头数据整理不当而影响最终成果的质量。因此,在决定是否进行跨学科交叉时,应充分考虑实际情况,避免不必要的风险。

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思辨环节精彩瞬间


本次论坛历时四个小时,针对大模型赋能材料科学创新进行了深入思辨,最终在热烈的讨论氛围中圆满结束。这次论坛不仅提高了与会者们对大模型在材料科学创新方面的重视程度,更激发了开展学科交叉的兴趣,做好强交叉、深交叉,有望取得更加激动人心的科研成果。最后特别感谢东南大学计算机科学与工程学院对本次论坛的支持。

撰稿:吴天星

编辑:吴天星

审核:徐翔宇




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