（文/周舟）在人工智能（AI）與科學研究日益緊密融合的今天，一位在AI應用領域深耕多年、成果斐然的專家任智祥博士，正以其卓越的科研貢獻和前瞻性的視野，引領著AI for Science（科學智能）的新浪潮。作為AI for Science相關研究的負責人及南方科技大學的博士生導師，任智祥博士不僅是深圳市高層次人才的杰出代表，更是AI與自然科學交叉領域的一顆璀璨明星。
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能已不再局限于傳統(tǒng)的應用場景，而是逐步滲透到科學研究的各個角落，開啟了AI for Science的新紀元。這一領域的興起，標志著科學研究范式的根本性變革，通過強大的數(shù)據(jù)處理、模式識別與預測能力，AI正以前所未有的速度推動著基礎科學、應用科學乃至跨學科研究的進步。任智祥博士正是這一變革中的關鍵推動者之一，他以其深厚的學術功底和前瞻性的研究視野，不斷探索AI在自然科學研究中的無限可能。
自2018年在美國新墨西哥大學獲得博士學位以來，任智祥博士的科研之路便與AI緊密相連。如今作為AI for Science方面的前沿探索人物，任智祥博士不僅關注人工智能與深度學習算法模型方面的研究，更致力于將多模態(tài)人工智能大模型與生成式人工智能（AIGC）等前沿方法應用于藥物發(fā)現(xiàn)、蛋白質建模、多組學數(shù)據(jù)分析等。目前他已累計發(fā)表的50余篇高水平論文、獲得多項國家發(fā)明專利與軟件著作權，榮獲了廣東省科技進步特等獎、祖沖之獎等知名獎項，無一不彰顯著他在科研上的深厚底蘊和創(chuàng)新能力。
在任智祥博士的眾多科研經(jīng)歷中，“人工智能輔助藥物發(fā)現(xiàn)（AI Aided Drug Discovery）”無疑是他最為矚目的成就之一。特別是他帶領團隊開發(fā)的藥物分子模型（GIT-Mol），借助多模態(tài)人工智能大模型技術，為藥物研發(fā)領域帶來革命性變革。這一創(chuàng)新模型巧妙融合了圖形、圖像和文本數(shù)據(jù)，利用其核心架構GIT-Former，通過交叉注意力機制，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的深度整合與高效處理。該模型在藥物分子生成和屬性預測方面展現(xiàn)出了非凡的性能，準確率和分子生成的有效性均顯著高于同類其他研究。這一突破不僅證明了人工智能在分子科學領域的強大潛力，更為藥物發(fā)現(xiàn)、材料設計等關鍵領域提供了前所未有的支持�，F(xiàn)在，GIT-Mol的代碼和數(shù)據(jù)已在GitHub上公開，為全球科研人員提供了一個寶貴的資源，以促進更廣泛的研究和應用。
除了人工智能與生命科學領域的結合，任智祥博士在利用深度學習技術處理各類科學數(shù)據(jù)，特別是自然科學研究中普遍存在的低信噪比數(shù)據(jù)方面，也做出了一系列創(chuàng)新性的解決方案。他帶領團隊利用AIGC技術，研發(fā)了CBS-GPT，WaveFormer，DECODE等一系列AI模型，可對隱藏在噪聲中的各類時序信號進行高效準確的探測與推演，為物理學、天文學等領域的研究者提供更加精準、高效的數(shù)據(jù)分析工具，從而加速科學發(fā)現(xiàn)的步伐。
尤為值得一提的是，任智祥博士對人工智能的貢獻不僅限于基礎研究，更體現(xiàn)在實際應用的推動與標準化方面。他主導制定的多項智能計算領域國際與行業(yè)標準，以及對大規(guī)模智能計算系統(tǒng)評測方面卓越表現(xiàn)，都為他贏得了業(yè)界的廣泛贊譽。作為多個AI領域知名期刊的副主編及資深審稿人，任智祥博士在推動AI科研交流與合作的同時，也為自己在學術界樹立了極高的聲望。
AI for Science的發(fā)展前景無疑充滿了無限可能。隨著技術的不斷進步和應用場景的持續(xù)拓展，AI將在更多領域展現(xiàn)出其獨特的價值。任智祥博士作為這一領域的領航者，將繼續(xù)深耕AI與基礎科學研究的交叉領域，探索更多創(chuàng)新性的解決方案，推動科學研究向更高層次邁進。
“我相信，AI for Science將成為未來科學研究的重要驅動力之一。”任智祥博士在采訪中如是說，“我們不僅要關注科學研究范式的創(chuàng)新與技術的突破，更要注重技術的應用與轉化，讓AI真正造福全社會�！�
在任智祥博士這樣科學家的帶領下，我們相信人工智能與基礎自然科學的深度融合將開啟一個全新的時代，為人類探索未知、解決復雜問題提供更加有力的工具與平臺。
