2022年4月7日14：00，北京大学人工智能研究院在资源西楼二层举办第【5】期经纬论坛。在本次论坛中，人工智能研究院副教授马剑竹就“ALPHA FOLD 2简介“这一主题做了报告并与在场师生进行了深入交流。来自北京大学人工智能研究院、元培学院、智能学院、医学部等多个院系约30位师生参加了论坛。
论坛现场
ALPHA FOLD 2是近两年来生物学和人工智能科学界的一大热门系统。它可以被看作是蛋白质折叠研究领域的里程碑式进展。在报告中，马剑竹结合本人过去一段时间的研究，运用专业学术的演讲风格，向现场听众全面介绍了ALPHA FOLD 2所带来的新的机器学习技术，新的生物理解以及未来可以应用的方向。马剑竹曾担任美国普渡大学生物化学系、计算机系助理教授。主要研究方向是机器学习和生物信息学。
ALPHA FOLD 2是英国的一家AI研究实验室开发的人工智能系统。该人工智能程序基于氨基酸序列，对蛋白质三维结构的预测准确性，能够与使用冷冻电子显微镜（CryoEM）、核磁共振或X射线晶体学等实验技术解析的三维结构准确性相媲美。2020年11月30日，ALPHA FOLD 2在蛋白质结构预测大赛CASP 14中，对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，达到了人类利用冷冻电镜等复杂仪器观察预测的水平，这是蛋白质结构预测史无前例的巨大进步，被视为能够“为解决人类50年来的巨大挑战铺平道路”。
在报告中，不时有师生就ALPHA FOLD 2的相关问题提问，现场问答互动气氛热烈。有师生提问，ALPHA FOLD 2自诞生之日起，为什么会受到如此多的关注？马剑竹认为，首先，ALPHA FOLD 2解决了生物学中重要的蛋白质折叠问题，蛋白质预测不再需要模版，彻底颠覆了传统的蛋白质预测过程。这一问题曾困扰生物学界50年之久，具有里程碑式意义。此外，ALPHA FOLD 2借鉴并改进了一些深度学习的技术，对促进算法的优化和人工智能领域的发展也做出了一定贡献。针对师生提出有关ALPHA FOLD 2蛋白质预测对于学术界来说是否工程量过大、不太适合在学校中进行科研攻关的疑问，马剑竹表示，对ALPHA FOLD 2进行适当的改造和提速，是可以在中等规模的计算集群上进行训练的，但是确实需要一个相对长期的过程。
在主报告内容结束后，参会师生又分别就自己感兴趣的话题进行了小范围深入交流。人工智能经纬论坛旨在推动学术交流和交叉，鼓励师生突破不同学术边界、碰撞出思想火花，下期活动期待您的参加！
