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近日，上海交通大學(xué)匯聚人工智能研究院、化學(xué)化工學(xué)院、變革性分子前沿科學(xué)中心、材料學(xué)院、機動學(xué)院等跨學(xué)科優(yōu)勢力量，研制出“白玉蘭科學(xué)大模型1.0版”，并依托上海白玉蘭開源開放研究院開源發(fā)布。

“白玉蘭科學(xué)大模型1.0版”包括三個領(lǐng)域模型，其中化學(xué)合成（BAI-Chem）代表了以分子結(jié)構(gòu)為中心的學(xué)科方向，神經(jīng)流體（BAI-NeuroFluid）代表了以動力學(xué)為中心的學(xué)科方向，科學(xué)評測基準(zhǔn)（BAI-SciEval）是一個跨學(xué)科、跨模態(tài)的基礎(chǔ)模型。白玉蘭科學(xué)大模型正在不斷持續(xù)迭代和拓展，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)，培育未來產(chǎn)業(yè)。

“白玉蘭科學(xué)大模型——化學(xué)合成（BAI-Chem）”利用生成式人工智能技術(shù)賦能化學(xué)合成研究，是首個具備反應(yīng)條件生成與“人在環(huán)路”反饋優(yōu)化能力的化學(xué)大模型，加速從分子設(shè)計、反應(yīng)設(shè)計、到條件生成、反應(yīng)檢驗等化學(xué)合成全鏈條，潛在功能性分子（如藥物分子）及其合成方案設(shè)計，從傳統(tǒng)方法的幾個月提速到幾十分鐘。

以抗HIV小分子設(shè)計為例，BAI-Chem能夠在2分鐘內(nèi)生成超過250,000個全新的分子；并在30分鐘內(nèi)進一步篩選出172個潛在有效的分子，同時提供合成路線以及相應(yīng)的反應(yīng)條件；最終在5秒內(nèi)進行驗證，進一步篩選出23個可合成的潛在分子，大幅提升分子設(shè)計迭代效率。

同時，BAI-Chem平臺破除了傳統(tǒng)頁面交互的壁壘，提供化學(xué)聊天機器人和化學(xué)合成助手，支持用戶以自然語言的方式進行交互，以便捷的溝通方式，能夠基于用戶給定的目標(biāo)分子一次性提供生成式合成方案和檢索式合成方案。

“白玉蘭科學(xué)大模型——神經(jīng)流體（BAI-NeuroFluid）”創(chuàng)建了視覺直覺學(xué)習(xí)框架，將物理啟發(fā)的生成式人工智能技術(shù)用于流體粒子模型的計算與模擬，首次實現(xiàn)了從外部視覺表觀推理內(nèi)部流體動態(tài)，并可反演粘度、密度等流體屬性，形成了“規(guī)律—仿真—觀測”空間的閉環(huán)。

BAI-NeuroFluid支持跨流體屬性、跨空間尺度、跨邊界條件的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與推理，可以捕捉具有高泛化性的流體規(guī)律，在問題規(guī)模、模擬速度、模型泛化性、反問題求解精度等多個方面突破了現(xiàn)有流體數(shù)值模擬方法的計算瓶頸，十萬粒子場景的模擬速度比現(xiàn)有流體仿真軟件提升一個量級。

“白玉蘭科學(xué)大模型——評測基準(zhǔn)（SciEval）”面向基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域構(gòu)建了首個包含動態(tài)數(shù)據(jù)的評測基準(zhǔn)，旨在全面評估大模型的科學(xué)知識掌握水平和輔助科研能力。BAI-SciEval涵蓋了約18000道具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)問題，涉及化學(xué)、物理和生物三大基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域及其數(shù)十種子領(lǐng)域，從基礎(chǔ)知識、知識應(yīng)用、科學(xué)計算和科研能力四方面多層級全方位評估語言大模型的科學(xué)研究能力。

評測方法采用了以客觀題為主、主觀題為輔的方式，旨在全面考察模型的科學(xué)思維和應(yīng)用能力。同時，BAI-SciEval包含了部分基于基本科學(xué)原理動態(tài)生成的評測數(shù)據(jù)，以降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險，保證評估結(jié)果的公正性和可信度。