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2023未来科学大奖周科学峰会:全球近30位知名科学家领衔

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10月14日-15日,由未来科学大奖香港科学院共同主办的“2023未来科学大奖周”-科学峰会在香港科学园举办。峰会邀请了包括诺贝尔化学奖获奖者Gregory Winter、Michael Levitt、生命科学突破奖获奖者Shankar Balasubramanian,以及未来科学大奖获奖者等全球知名科学家出席活动。

首日聚焦生命、计算机与未来农业课题

10月14日,2023未来科学大奖周开幕仪式在香港科学园举办,同时启动科学峰会首日日程。科学峰会首日聚焦“生命科学专场 – 创造范式转变”、“计算机科学专场 – 人工智能”、“面向未来农业的植物研究”三大专题。

【生命科学专场 – 创造范式转变】专题研讨会上,香港中文大学医学院副院长(研究)、李嘉诚健康科学研究所所长及化学病理学系系主任、美国科学院外籍院士、英国皇家学会院士、香港科学院院长及创院院士、2016年未来科学大奖-生命科学奖获奖者卢煜明教授领衔,邀请2018年诺贝尔化学奖获奖者Gregory Winter,2022年生命科学突破奖获奖者Shankar Balasubramanian,1989年加拿大盖尔德纳国际奖获奖者麦德华,围绕“抗体和抗体模拟”、“Solexa Sequencing DNA测序方法”以及“抗癌治疗研究”展开学术分享与探讨。

【计算机科学专场 – 人工智能】专题研讨会上,香港浸会大学常务副校长、计算机科学系讲座教授、美国计算机协会会士、美国电机及电子工程师学会和香港工程科学院院士黄定发领衔,邀请香港中文大学电子工程系教授王晓刚,哥伦比亚大学常务副校长兼计算机科学教授周以真,香港中文大学计算机科学与工程系教授贾佳亚,英伟达(NVIDIA)高级杰出研究科学家和高级研究主任胡文美,围绕“通用AI模型”、“可信赖人工智能”、“从大型语言模型到大型视觉语言模型”、“加速计算和存储数据访问”等展开学术分享与探讨。

【面向未来农业的植物研究】专题研讨会,则由杜克大学生物系杰出讲座教授、美国霍华德•休斯医学研究所研究员、美国国家科学院院士、未来科学大奖科学委员会委员董欣年教授领衔,邀请中国热带农业科学院院长黄三文,中国科学院分子植物科学卓越创新中心研究员王二涛,中国科学院遗传与发育生物学研究所研究员高彩霞,围绕“马铃薯产业的绿色革命”、“生物固氮与绿色农业”以及“下一代CRISPR技术与作物改良”等展开学术分享与探讨。

次日聚焦化学、物理、数学课题

10月15日,科学峰会聚焦“化学专场 – 从理论、人工智能、机器学习至实验实践”、“物理专场 – 量子计算”、“数学专场 – 数学纵览:从理论到应用”三大专题。

2023年未来科学大奖周程序委员会联主席、2022未来科学大奖-物质科学奖获奖者、南方科技大学副校长杨学明教授在欢迎致辞中指出,作为深圳的一名教授,我相信未来科学大奖周具有巨大的潜力,可以增强大湾区的科学影响力。希望这次活动不仅加强粤港澳大湾区学术交流与合作的愿景,而且能为粤港澳大湾区成为全球科研创新领导者这一目标做出贡献。“享受科学为我们提供的发现之旅,愿在这里分享的知识和建立的联系继续激励和推动科学界的进步。”杨学明教授表示。

【化学专场 – 从理论、人工智能、机器学习至实验实践】专题研讨会,由香港大学黄乾亨黄乾利基金教授(化学与能源)及化学系讲座教授、中国科学院院士、美国科学院外籍院士、欧洲人文和自然科学院外籍院士、世界科学院院士、香港科学院创院院士任詠华领衔,邀请2013年诺贝尔化学奖获奖者Michael Levitt,耶鲁大学Sterling化学教授Sharon Hammes-Schiffer,中国科学院大连化学物理研究所研究员张东辉,复旦大学化学系教授徐昕,多伦多大学化学及计算机科学教授Alán Aspuru-Guzik,围绕“计算生物学应用”、“催化和能量转换中的质子耦合电子转移”、“水的第一性原理研究”、“准确高效的多相催化理论模拟”以及“现代化学中的人工智能与自动化”等展开学术分享与探讨。

活动中,任詠华教授对本场演讲嘉宾以及现场观众表示感谢,并对嘉宾的演讲课题进行介绍。

斯坦福大学医学院癌症研究所Robert W. 及Vivian K. Cahill冠名教授、计算机科学荣誉教授、2013年诺贝尔化学奖获奖者Michael Levitt《计算生物学的全球应用》为题进行主旨演讲,他指出:“1967年起,我一直深入研究计算生物学领域,从蛋白质稳定性和分子动力学建模开始,主要专注于大规模功能运动的模拟,这些理论研究已在医学领域被实际应用。新冠疫情期间,团队将计算生物学的工具和技术应用到病毒增长的分析当中,为公共防疫提供了重要见解。”他表示,近期团队正在考虑如何利用细致的数据分析和简单物理建模的相同组合来应对气候变化危机。这是一种新颖的方法,有可能为我们这个时代最紧迫的问题之一提供有意义的解决方案。

耶鲁大学Sterling化学教授、美国国家科学院院士Sharon Hammes-Schiffer《催化和能量转换中的质子耦合电子转移》为题进行主旨演讲。她指出,分析理论和计算方法的结合,为化学、生物学及材料科学等广泛领域提供了基本见解和设计原则。Sharon Hammes-Schiffer教授了讨论质子耦合电子转移(PCET)反应。“PCET一般理论公式包括了量子力学效应,以及复杂环境的影响,如溶剂、蛋白质和固态材料。而PCET理论有助于对实验数据的解释,并且提供的预测是可以进行实验检验的。”Sharon Hammes-Schiffer教授重点介绍了PCET在生物学方面的应用。她表示,该理论中的见解有助于引导更有效的生物医学上的重要蛋白质设计。

中国科学院大连化学物理研究所研究员、中国科学院院士张东辉《水的第一性原理研究》为题进行主旨演讲。他指出,水展示了很多异常的特性,这使得人们对它一直保持浓厚的兴趣。为了阐释水在所有相态下的独特行为,学者们已提出许多理论模型,但长期寻找的能够描述水在不同热力学条件下属性的“通用水模型”依然难以获得。张东辉教授表示,团队通过神经网络拟合高精度的电子结构计算相互作用能,获到了非常高精度的二、三、四体水分子相互作用势能函数。“初步模拟结果显示,通过加入到四体的相互作用能和核量子效应,模拟得到的水的结构、热力学和动态性质与实验观测结果高度一致。这表明新的多体势能面为准确模拟从水团簇到体相水的所有性质提供了可靠的方法,使我们有可能更深入地理解水的异常特性。”他谈到。

复旦大学化学系教授徐昕《迈向准确高效的多相催化理论模拟》为题进行主旨演讲。他指出,密度泛函理论(DFT)是研究催化作用最广泛使用的计算方法。它提供了有关反应机理、活性位点本质、过渡态构造等的分子水平上的基本理解。然而,DFT方法近似地处理电子相关效应,准确模拟表面能量变化仍然十分困难。为此,团队提出了一类新的双杂化密度泛函,即xDHs,这很有希望用于准确的表面能量学计算。

多伦多大学化学及计算机科学教授、加速联盟负责人Alán Aspuru-Guzik《现代化学中的人工智能与自动化》为题进行主旨演讲。他介绍了人工智能在材料发现领域的演变,并指出,随着“材料基因组学”方法的发展,机器学习预测的实例化需求也在增加。Alán Aspuru-Guzik教授概述了不断增长的自我驱动实验室(Self-Driving Labs,SDLs)领域。他表示,SDLs是通过采用人工智能和自动化实验计划执行,来帮助加速科学发现或扩大规模的过程的系统。Alán Aspuru-Guzik教授以团队研究的新型有机发光材料的筛选工作为例,介绍了SDLs的基本要素与应用方向发展。“在多伦多大学,我们已经启动了加速联盟(AC)。这一举措最近获得了2亿加元的资金,用于加速化学、材料科学和生物技术的SDL。”他谈到。

在对话环节,嘉宾围绕“AI在学科融合中的挑战”、“自动化机器人为实验研究带来的变化”等话题展开探讨与交流。

【物理专场–量子计算】专题研讨会上,中国科学技术大学常务副校长、中科院量子信息与量子科技创新研究院院长、中国科学院院士、2017年未来科学大奖-物质科学奖获奖者潘建伟领衔,邀请德国马克斯·普朗克量子光学研究所科学主任Immanuel Bloch,奥地利因斯布鲁克大学实验物理学教授、量子光学组与光谱学组负责人Rainer Blatt,清华大学基础科学讲席教授段路明,中国科学技术大学物理学教授陆朝阳,杜克大学电气与计算机工程和物理学Gilhuly Family Presidential杰出教授Christopher Monroe,围绕“量子模拟的新途径”、“囚禁Ca+离子串的量子计算和量子模拟”、“囚禁离子量子计算的扩展”、“光子的量子优势”以及“量子计算机的扩展应用”等展开学术分享与探讨。

潘建伟教授在致辞中表示,量子计算是当今物理学的前沿研究领域之一。特别是随着量子计算优势的显现,量子计算进入了蓬勃发展的阶段。活动中,五位杰出学者将围绕量子计算的发展趋势,以及量子计算研究为工业带来的变化展开探讨与交流。

德国马克斯·普朗克量子光学研究所科学主任、慕尼黑大学实验物理学教授Immanuel Bloch《用原子、分子和光子进行量子模拟的新途径》为题进行主旨演讲。他概述了光学晶格中的超冷原子是如何在20年前开始这个充满活力的跨学科研究领域的。“现在可以用全新的工具和单粒子分辨率来探测平衡态和非平衡态的量子相。新的(隐藏的)秩序参数、纠缠特性、全计数统计或拓扑特征现在可以被常规测量,并为相关量子物质的世界提供新的深刻见解。”Immanuel Bloch教授介绍了这些系统中的测量和控制技术,并描述有关强相关电子系统的量子模拟、物质新状态阶段的实验、新型量子光学光物质界面以及实现极性分子超冷量子物质的进展的最新应用。

奥地利因斯布鲁克大学实验物理学教授、量子光学组与光谱学组负责人,奥地利科学院院士,美国国家科学院外籍院士,西班牙皇家科学院外籍院士Rainer Blatt,以《囚禁Ca+离子串的量子计算和量子模拟》为题进行主旨演讲。他简要介绍了量子计算和囚禁离子的量子模拟的最新进展,概述了可用的量子工具箱,并讨论了该方法的可扩展性。

清华大学基础科学讲席教授段路明《囚禁离子量子计算的扩展》为题进行主旨演讲。他指出,囚禁离子是实现大规模量子计算的主要实验平台之一。目前,在小型系统中已经实现了高于容错阈值的高保真量子门。段路明教授介绍了一种基于二维离子晶体相干操作的囚禁离子量子计算的新扩展方法,以及该方向的最新实验进展,包括在二维离子晶体中稳定困住和冷却1000多个离子,用61个离子进行超越经典模拟能力的多体模型量子模拟,以及在37个囚禁离子上进行单独寻址的全堆积量子计算。

中国科学技术大学物理学教授陆朝阳《光子的量子优势》为题进行主旨演讲,介绍了课题组最近在利用九章系列光量子计算机展示量子计算优越性,利用光子首次实现隐形传态和精密测量的量子优势方面的工作。特别的,陆朝阳教授还介绍了关于255光子的九章三号的最新进展。

杜克大学电气与计算机工程和物理学Gilhuly Family Presidential杰出教授、美国国家科学院院士Christopher Monroe《量子计算机的扩展之路:从物理学到工程再到应用》为题进行主旨演讲。他表示,作为量子计算领域的一名实验家,我们看到这一领域正在从物理转向工程,甚至更令人兴奋的是,转向应用。Christopher Monroe教授指出,量子计算机类似于一个并行处理器,当许多量子比特放在一起时,它具有指数级的可能性。然而,量子力学中的量子测量过程最终只能得到一个答案,这个答案的概率可能是指数级的小。“虽然量子计算中有一些潜在的应用还没有得到明显的证明,比如优化,但我们认为,基于固态组件的量子计算机需要在物理学上取得突破。随着我们继续了解多体量子态,科学仍有很大的空间来填补空白。”他谈到。

在对话环节中,嘉宾围绕市场化观察、实验方法、领域发展以及面向年轻科研人员的跨学科发展建议等话题展开探讨与交流。

【数学专场 – 数学纵览:从理论到应用】专题研讨会上,香港理工大学应用数学系讲座教授、欧洲人文和自然科学院外籍院士、香港科学院院士杨彤领衔,邀请香港大学数学系讲座教授及新基石研究员何旭华,普林斯顿大学Frederick L. Moore金融学讲座教授、统计学教授、运筹与金融工程系前系主任、统计学委员会主席范剑青,哈佛大学William Elwood Byerly讲座教授萧荫堂,清华大学高等研究院“杨振宁讲座”教授王小云,围绕“代数与几何中的正性”、“数据科学与社会”、“分析、代数、几何和逻辑的界面”、“格密码的理论与实用”等展开学术分享与探讨。

杨彤教授对本场演讲嘉宾以及现场观众表示感谢,并对嘉宾的科研经历与演讲课题进行介绍。

香港大学数学系讲座教授及新基石研究员何旭华《代数与几何中的正性》为题进行主旨演讲,举例阐述全正性理论的优雅之处,以及它与组合数学、代数、几何、拓扑学和数学物理学的深刻联系。

普林斯顿大学Frederick L. Moore金融学讲座教授、统计学教授、运筹与金融工程系前系主任、统计学委员会主席,中国台湾“中央研究院”院士范剑青,以《数据科学与社会》为题进行主旨演讲,讨论如何使用统计机器学习技术和大数据来解决金融和经济领域的社会问题,并展示在衡量住房积极性、从中国金融文本数据中进行情感学习和财务报表缺陷检测方面的应用。

哈佛大学William Elwood Byerly讲座教授、美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、中国科学院外籍院士、中国台湾“中央研究院”院士、香港科学院创院院士萧荫堂,以《分析、代数、几何和逻辑的界面》为题进行主旨演讲。萧荫堂教授讨论了分析、代数、几何和逻辑的界面。他指出,这个界面把复几何中对称流形刚性和映射特性的技术与超越性结果联系起来,这些结果大大限制了变量及其在某些均匀化映射(如指数映射)下的图像与代数的相关程度。在这个界面中,逻辑中的o-极小性理论发挥了重要作用。

清华大学高等研究院“杨振宁讲座”教授、中国科学院院士、2019年未来科学大奖-数学与计算机科学奖获奖者王小云《格密码:从理论到实用》为题进行主旨演讲,回顾了格密码的数学基础,介绍了近年来格密码算法的实用化设计的思想与方法,以及格密码研究中一个神奇的分支--全同态加密,及全同态加密在隐私计算和联邦学习等场景中的重要应用。

为期4天的2023未来科学大奖周系列活动,由10月14-15日的“科学峰会”、10月16日的“亚洲青年科学家基金项目2023年度会议”、10月17日的“获奖者对话青少年”、“颁奖典礼”组成,全球杰出科学家汇聚一堂,共同探讨学术前沿,共襄科学盛举。

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