科学新进程：任智祥博士与人工智能研究的深度交融

（文/周舟）在人工智能（AI）与科学研究日益紧密融合的今天，一位在AI应用领域深耕多年、成果斐然的专家——任智祥博士，正以其卓越的科研贡献和前瞻性的视野，引领着AI for Science（科学智能）的新浪潮。作为AI for Science相关研究的负责人及南方科技大学的博士生导师，任智祥博士不仅是深圳市高层次人才的杰出代表，更是AI与自然科学交叉领域的一颗璀璨明星。

随着科技的飞速发展，人工智能已不再局限于传统的应用场景，而是逐步渗透到科学研究的各个角落，开启了AI for Science的新纪元。这一领域的兴起，标志着科学研究范式的根本性变革，通过强大的数据处理、模式识别与预测能力，AI正以前所未有的速度推动着基础科学、应用科学乃至跨学科研究的进步。任智祥博士正是这一变革中的关键推动者之一，他以其深厚的学术功底和前瞻性的研究视野，不断探索AI在自然科学研究中的无限可能。

自2018年在美国新墨西哥大学获得博士学位以来，任智祥博士的科研之路便与AI紧密相连。如今作为AI for Science方面的前沿探索人物，任智祥博士不仅关注人工智能与深度学习算法模型方面的研究，更致力于将多模态人工智能大模型与生成式人工智能（AIGC）等前沿方法应用于药物发现、蛋白质建模、多组学数据分析等。目前他已累计发表的50余篇高水平论文、获得多项国家发明专利与软件著作权，荣获了广东省科技进步特等奖、祖冲之奖等知名奖项，无一不彰显着他在科研上的深厚底蕴和创新能力。

在任智祥博士的众多科研经历中，“人工智能辅助药物发现（AI Aided Drug Discovery）”无疑是他最为瞩目的成就之一。特别是他带领团队开发的药物分子模型（GIT-Mol），借助多模态人工智能大模型技术，为药物研发领域带来革命性变革。这一创新模型巧妙融合了图形、图像和文本数据，利用其核心架构GIT-Former，通过交叉注意力机制，实现了数据的深度整合与高效处理。该模型在药物分子生成和属性预测方面展现出了非凡的性能，准确率和分子生成的有效性均显著高于同类其他研究。这一突破不仅证明了人工智能在分子科学领域的强大潜力，更为药物发现、材料设计等关键领域提供了前所未有的支持。现在，GIT-Mol的代码和数据已在GitHub上公开，为全球科研人员提供了一个宝贵的资源，以促进更广泛的研究和应用。

除了人工智能与生命科学领域的结合，任智祥博士在利用深度学习技术处理各类科学数据，特别是自然科学研究中普遍存在的低信噪比数据方面，也做出了一系列创新性的解决方案。他带领团队利用AIGC技术，研发了CBS-GPT，WaveFormer，DECODE等一系列AI模型，可对隐藏在噪声中的各类时序信号进行高效准确的探测与推演，为物理学、天文学等领域的研究者提供更加精准、高效的数据分析工具，从而加速科学发现的步伐。

尤为值得一提的是，任智祥博士对人工智能的贡献不仅限于基础研究，更体现在实际应用的推动与标准化方面。他主导制定的多项智能计算领域国际与行业标准，以及对大规模智能计算系统评测方面卓越表现，都为他赢得了业界的广泛赞誉。作为多个AI领域知名期刊的副主编及资深审稿人，任智祥博士在推动AI科研交流与合作的同时，也为自己在学术界树立了极高的声望。

AI for Science的发展前景无疑充满了无限可能。随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，AI将在更多领域展现出其独特的价值。任智祥博士作为这一领域的领航者，将继续深耕AI与基础科学研究的交叉领域，探索更多创新性的解决方案，推动科学研究向更高层次迈进。

“我相信，AI for Science将成为未来科学研究的重要驱动力之一。”任智祥博士在采访中如是说，“我们不仅要关注科学研究范式的创新与技术的突破，更要注重技术的应用与转化，让AI真正造福全社会。”

在任智祥博士这样科学家的带领下，我们相信人工智能与基础自然科学的深度融合将开启一个全新的时代，为人类探索未知、解决复杂问题提供更加有力的工具与平台。