“循思想自由原則，取兼容并包主義”，無論是100年前，還是100年后。

從北大元培到普林斯頓，再次回到中國的張林峰有了新的身份。作為深勢科技這家公司的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學(xué)家，他和一群志同道合的伙伴正在以“多尺度建模+機器學(xué)習+高性能計算”的新范式，解決著微觀尺度的工業(yè)設(shè)計難題。作為涉及前沿交叉學(xué)科的典型企業(yè)，張林峰每每在介紹公司時，總難用三言兩語解釋清楚，所以他總是樂于先提到那個“因共同熱情與理想”聚集起來的開源新社區(qū)——DeepModeling。

DeepModeling開源社區(qū)始于張林峰學(xué)生時期所做的“深度勢能分子動力學(xué)”開源項目DeePMD-kit?！伴_源”即“開放源代碼”，意思是指用戶可以在彼此所寫的源代碼上修改和學(xué)習。開源社區(qū)模式在計算機和電子工業(yè)歷史上早有實現(xiàn)，DeepModeling是將這種想法借鑒到了科學(xué)計算領(lǐng)域，將基礎(chǔ)代碼、算法、架構(gòu)等根據(jù)開源協(xié)議進行共享，通過社區(qū)內(nèi)的群智協(xié)作，讓高門檻、高壁壘的不同學(xué)科碰撞思維，交叉協(xié)作，打通盲點，為傳統(tǒng)科研帶來了新的研究范式。

“科學(xué)計算以及物理模擬會是人工智能下一個非常重要的戰(zhàn)場，在這樣大的場景下，開源將是我們注定要選擇的模式?！睆埩址逶赪AVE SUMMIT 2021深度學(xué)習開發(fā)者峰會的論壇上分享分子動力學(xué)與飛槳深度學(xué)習平臺的融合創(chuàng)新時，提出了自己的觀點。

事實上，當AI技術(shù)特別是深度學(xué)習，為處于前沿領(lǐng)域中那些由計算求解的問題打開了一扇新“窗戶”時，復(fù)雜問題往往有了更有效的求解方式。

深勢科技所做的，恰恰就是圍繞一切涉及微觀世界的“分子動力”進行聰明而富有價值的計算。比如做物理模型的求解，或是模擬化學(xué)反應(yīng)中底層分子動力學(xué)或電子的結(jié)構(gòu)。面對這些具有多元素、多特征的復(fù)雜計算，深度學(xué)習天然就能發(fā)揮系統(tǒng)性的優(yōu)勢。

張林峰解釋說：“可以用底層的分子動力學(xué)舉個例子，比如我們需要描述一個化學(xué)反應(yīng)中，各原子間出現(xiàn)復(fù)雜的相互作用時，以前要么是通過更為復(fù)雜昂貴的量子力學(xué)計算求解，要么就簡單地憑經(jīng)驗拍腦袋猜會是怎樣的情況。但這個問題一旦被轉(zhuǎn)化到深度學(xué)習的語言里面，就變成了‘輸入原子位置’，然后‘求解原子間的相互作用結(jié)果’，也就是勢能面。充分考慮物理限制的深度學(xué)習模型相比傳統(tǒng)手段更高效準確?！?

“因為深度學(xué)習具有強大的特征表達能力，它能夠準確地把原子間相互作用的特征進行提取表達，并不斷自我精進學(xué)習。深度學(xué)習在不同尺度的物理模型求解上，可以說有望解決所謂的‘維數(shù)災(zāi)難（注：指涉及到向量的計算的問題中，隨著維數(shù)的增加，計算量呈指數(shù)倍增長，變得更為復(fù)雜的一種現(xiàn)象）問題’，把以前人們認為非常復(fù)雜、難以表述的函數(shù)，用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的方式智能地表示出來，讓人類更容易理解物理的微觀世界到底發(fā)生了什么，從而更好的理解和規(guī)劃我們看到的化學(xué)現(xiàn)象和物理現(xiàn)象等?！比绱艘粊?，航空、航天、氣候、能源、材料、安全、天文、醫(yī)藥等領(lǐng)域的變化必將隨之發(fā)生，諸如電動智能汽車更高效安全的電池設(shè)計、醫(yī)藥免疫更快速安全的新藥研發(fā)等等似乎就近在眼前。

作為既有深厚的開源文化，又在技術(shù)上足夠靈活、拓展能力極強的深度學(xué)習框架飛槳，能和深勢科技“走到一起”并不奇怪。不久前，飛槳已和DeepModeling開源社區(qū)的開發(fā)者們，就深度勢能分子動力學(xué)開源項目（DeePMD-kit）進行了跨領(lǐng)域深度合作。依托飛槳框架成熟的底層功能和動靜統(tǒng)一的開發(fā)體驗，開發(fā)者們實現(xiàn)了深度勢能分子動力學(xué)模型的構(gòu)建和運行。這一合作促進了雙方在開發(fā)者生態(tài)上的雙向融合，拓展了DeePMD-kit原有能力邊界，增強了在國產(chǎn)化硬件和大規(guī)模分布式訓(xùn)練上的能力，也讓飛槳支持的科學(xué)計算開源項目中增加了重量級的一員。

（飛槳深度學(xué)習開源開放平臺全景圖）

今年5月20日的WAVE SUMMIT 2021深度學(xué)習開發(fā)者峰會上，百度再次發(fā)布飛槳的全面升級，正式發(fā)布了飛槳框架2.1版本。其中，對自動混合精度、動態(tài)圖、高層API等進行了優(yōu)化和增強，尤其是對自定義算子功能全面升級，不僅做了更好的封裝，還打通了訓(xùn)練和部署，并將其變?yōu)轱w槳的API之一，整體降低了開發(fā)者自定義算子的學(xué)習與開發(fā)成本，大幅提升開發(fā)靈活性，也為飛槳未來更多的跨界帶來了巨大的想象空間。不同學(xué)科的開發(fā)者都能方便的使用飛槳做開發(fā)，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用將從成熟的AI行業(yè)延伸到生物、物理、化學(xué)等大科學(xué)領(lǐng)域，助力前沿科學(xué)研究。

對于飛槳來說，作為“AI時代的操作系統(tǒng)”、百度大腦的技術(shù)底座，始終堅持開源的路線，保持對繁榮開源生態(tài)的建設(shè)投入。截止目前，飛槳生態(tài)凝聚了超過320萬開發(fā)者，服務(wù) 12萬家企業(yè)，覆蓋農(nóng)業(yè)、工業(yè)、林業(yè)、民生、通信、電力、公益、城市管理等數(shù)十個行業(yè)，創(chuàng)造了36萬個模型。

開源開放的精神內(nèi)涵已不只是技術(shù)開發(fā)領(lǐng)域的協(xié)作機制，更是驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新和加速產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動能。一如DeepModeling在開源社區(qū)宣言中所寫：以開源社區(qū)的方式協(xié)同開發(fā)將使每個人的工作更高效、及時、可靠、透明。這種緊密合作、相互成就的精神也必將激勵越來越多的人推動計算的發(fā)展、造福人類社會。這是一個振奮人心的機會，這是科學(xué)計算的未來。而事實上，這很有可能就是未來。