财新网2024-10-17 01:27:47发布:当Alphafold开发者获得诺贝尔奖时，复旦教授马剑鹏指出：计算生物学AI前沿赛道，中国在算法上要另辟蹊径

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10月9日晚，在获悉Alphafold两位开发者德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀分享2024年诺贝尔化学奖消息后，国际著名计算生物学家、复旦大学复杂体系多尺度研究院首任院长、上海人工智能实验室领军科学家马剑鹏教授接受记者采访时表示，在计算生物学AI前沿赛道上，中国不能输，今后重点在算法上要另辟蹊径。

马剑鹏的研究方向为生物物理、计算生物学及结构生物学，致力于发展针对生物体系研究的人工智能计算方法，与实验手段相结合，解决复杂生物体系中的重要问题。可以说，与本年度诺贝尔化学获奖者属于同一领域。

他介绍，《自然》杂志日前发表了由谷歌Deepmind团队和AI药物研发团队的合作研究，展示了全新的蛋白质预测模型——第三代“阿尔法折叠”（Alphafold3）。Alphafold是人工智能历史上的一个标志性事件。当年计算机击败了国际象棋世界冠军时，科学界普通认为不过是因为计算机运算速度更快而已；后来，阿尔法狗又击败了顶尖围棋手，大家还是怀疑人工智能的能力。为此，谷歌公司选择了一个科学难题——蛋白质结构预测，作为研究方向。

当Alphafold问世并不断升级之后，人们才开始认识到人工智能的“超级能力”。

面对人工智能的科技竞争，作为同行，马剑鹏认为，不能在相同路径上追赶，而是要另辟蹊径，争取局部突破。他指出，蛋白质三维结构由主链和侧链搭建而成，Alphafold2的主链预测总体做得不错，但侧链预测的质量不够好，至少离药物设计要求的精度还有很大的差距。

为此，复旦大学复杂体系多尺度研究院研发出一款名为OPUS-Rota5的算法，它能大大提升蛋白质侧链结构测试精度，专门针对Alphafold2的软肋。现在即便是有了Alphafold3，复旦大学的侧链结构测试精度依然保持着全世界领先水平。

马剑鹏认为，在AI领域的竞争，我们需要借鉴国外的经验。我们不能只在高校里依靠教授单兵作战。有些工作，需要大兵团作战，需要高校、大企业等各类资源的融合。谷歌的突破就是一个明显的例子。最近AI方面的巨大突破，几乎全都是科技公司做出来的。

新民晚报记者 张炯强返回搜狐，查看更多

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