科学人物榜——任智祥与他的“AI for Science”

（文/张旋）在科技日新月异的今天，人工智能（AI）以其前所未有的力量，正深刻改变着人类社会的每一个角落。而在这一波科技浪潮中，有这样一位学者，以其深厚的学术功底、卓越的创新能力以及对科学探索的无限热情，成为领航“AI for Science”（科学智能）领域的杰出代表。

任智祥，作为鹏城实验室的副研究员及南方科技大学的博士生导师，在“AI for Science”领域内取得了显著的研究成果。任智祥的学术之路，自美国新墨西哥大学博士学位起，便注定了他的不凡。他在此完成了计算物理学研究并取得博士学位，这段经历为他日后在AI for Science领域的深入研究奠定了坚实的基础。博士毕业后，他在深度学习与人工智能应用领域持续深耕，发表了大量学术论文，这些论文在谷歌学术上的引用次数超过7000次，充分证明了他的研究对同行的深远影响。

他的主要研究领域涵盖AI for Science、深度学习算法、AI+生物信息学以及智能化时序数据处理等。他在这些领域内提出了创新的方法论，并实现了技术路线上的重要突破，有效提升了模型的性能和应用效果。特别是在多模态AI大模型及其应用与人工智能辅助药物设计等方面，他的研究成果不仅推动了相关领域的进步，也为解决实际问题提供了新的思路。

“AI for Science”，一个看似简单的词组，却蕴含着巨大的变革力量。它代表着将人工智能技术深度融入科学探索和发现的过程中，通过机器学习、深度学习等先进技术，处理海量数据、识别复杂模式、优化实验设计，并在各个科学领域中实现精准预测和创新突破。这一新兴领域的出现，不仅极大地提高了科学研究的效率和精度，更为我们打开了一扇通往未知世界的大门。然而，“AI for Science”的发展并非一帆风顺。数据稀缺性、领域专业知识的壁垒、模型的可解释性等难题，如同一块块巨石，横亘在科研人员的面前。如何克服这些挑战，成为推动该领域发展的关键所在。

面对“AI for Science”的发展瓶颈，任智祥凭借深厚的学术功底和卓越的创新能力，提出了一系列创新的方法论和技术路线，有效解决了该领域面临的诸多难题。在面对AI for Science研究中的算力和数据挑战时，任智祥通过构建融合领域知识的科学模型，实现了对复杂科学过程的高效精准建模。这种方法不仅解决了数据稀缺性的问题，同时也提高了模型的学习和自我演化能力。

在技术路线上，任智祥同样实现了重要的突破。他领导的技术小组对大规模智能计算系统进行了人工智能算力评测与性能优化，凭借卓越的算法与资源调度策略，多次在业界权威的榜单上摘得桂冠。这一成就不仅彰显了任智祥团队在智能计算领域的技术领先地位，更体现了他们在复杂系统构建、算力资源高效利用以及AI技术深度融合方面的深厚功底。任智祥还注重跨学科合作，积极引入领域专家的专业知识，以弥合AI技术与具体科学领域之间的鸿沟。他深知，只有深入理解各科学领域的内在规律与专业知识，才能更好地应用AI技术解决实际问题。该理念的实践有效推动了AI for Science在药物发现、天体物理等多个领域的深入应用。

正如微软研究院科学智能中心的刘铁岩博士所说：“AI for Science预示着一种全新的科学发现范式，我们必须要让科学基座模型超越人类语言的限制，去学习、理解大自然的语言。”任智祥的工作正是在这一方向上不断探索和前进，为人工智能与科学计算领域的融合和发展做出了重要贡献。

"AI for Science"不仅是一场技术革新，更是科学研究范式的深刻转型。它要求我们重新思考科学探索的方式方法，推动跨学科合作，培养同时具备深厚专业知识与先进AI技能的复合型人才。任智祥作为该领域的杰出代表，以其卓越的创新能力和前瞻的研究视野，正引领着这一变革潮流，为我们揭示了AI助力科学探索的无限可能，共同迈向科学探索的新纪元。