华为MindSpore：当生物计算领域「遇灾」，MindSpore动手了何解？

Fortran 第二语言编写，难以适配目前为止边缘立体化以 Python 为末端第二语言的 AI 组件。

要想支持这种一新方，显然还是有很多路要走，现在来作得并不是特别好。

在这样的取材下，MindSpore 和高毅勤班上课题组两兄弟开发所设计 MindSPONGE，我们把它所称同类型立体化学键模拟容器该软件。

基础性组件如何？

这是我们已知的第一个密切相关于 AI 计算造出来组件里面的立体化学键该软件，刷一新了习惯 AI 和习惯立体化学键模拟容器计算造出来的界限，并对它们的组件来作了为统一立体化的利用计算造出来机，赢得了较好的缺点。

我们推断造出，立体化学键模拟容器和深达修习的操练虽然哭泣样子不想间的关系，但基本上有相似的计算造出来逻辑。比如，深达修习操练是要可用性一个损失formula_，立体化学键模拟容器显然跟它是差不多的，只不过固定的是模板，模板所指的是立体化学键实体立体化，再去可用性以自由空间坐标兼有的样本。

顺利已完成运用程序立体化分割后，我们把 MindSPONGE 分为三大运用程序：系统建立、实体立体化配置和正则操作符愈来愈一新。我们有这么几个竞争者：1. 功能强大，无需推导原子受力的所求析操作符；2. 高效，天然支持高通量模拟容器；3. 运用程序立体化，适配 AI 电磁场formula_。

有哪些系统性实践？

这里举几个立体化学键物理学的系统性。立体化学键物理学主要是知道立体化学键下一步怎么一动，这里面的本体就是立体化学键实体立体化。不管是重构立体化学键实体立体化，还是用于立体化学键实体立体化，MindSPONGE 都透过了相当方便的用于接口。

比如，早再重排有七元内侧与三元内侧转成的物理学操作过程，用我们自己操练的 AI 实体立体化，以第一性法则灵敏度去来作物理学的正则操作符，灵敏度及生产成本就会比起习惯方法有。

另外，我们对一新冠病毒 Delta 基因突变传染病也顺利已完成了模拟容器。模拟容器结果推断造出，Delta 基因突变时，其极性数目和带入面积比起野生型传染病有一定减少，这显然就是 Delta 传染病传播力强的原因。

我们整体而言借助于昇容MindSpore，使能 MindSpore 本体电子技术图算糅合。MindSPONGE 的灵敏度相较于其它组件有一定的竞争者。

DeepMind Debian了 AlphaFold2，这对于专业人士在该侧重拓展有着相当大的推进作用，但是其并不想有人Debian自己的操练编译容器，也不想有人透过并不相同的图表集。同时，对于Debian造出来的网络平台举例来说，其看作非商用的 License。对于科研而言不想有人几率，但对于商业活动运用的话，存在一定的盗用的难题。

方法侧重主要有两个难题，难题一：AlphaFold2 依赖于总计进立体化个人信息，当总计进立体化个人信息有缺陷严重时，抗原骨架预见灵敏度就会不断降低。难题二：当存在多个建模所求谜造出来的抗原骨架时，不想有人为统一的方法审计这些骨架的质量，这就会引致未能自由选择也就是却说的骨架。

该软件侧重的难题主要为方法的存储容器消耗，方法占用的-bit与氨基酸长三度是立方间的关系，如果基础性该软件存储容器可用性来作得不好，很较难引致-bit爆炸。同时，所求谜时灵敏度主要消耗在总计进立体化个人信息检索。

针对上述不尽相同侧重的难题，我们协同高毅勤班上课题组两兄弟顺利已完成了一些聚焦。

首再，我们复现了 AlphaFold2 的所求谜和操练，还重构了图表集，并把它Debian造出来，大家可以基于此图表集操练自己的建模。对于处理灵敏度，如最耗时的末端搜索 MSA，我们都顺利已完成了可用性，这项文书工作我们是在 4 月份已完成的，当时去参与了 CAMEO 表演赛，赢得了较好的结果。

第二步，针对方法上依赖总计进立体化个人信息的难题，我们利用了人工智能侧重生成建模的造出发点，同时独有了 diffusion model 的建模重构造出发点，针对一些孤儿氨基酸，重构了并不相同的 MSA 个人信息，赢得了较好的缺点。

再前，我们在核酸骨架如何审计、如何挑造出最好的核酸特别来作了一些文书工作，展示造出也是良好的，表演赛战绩优异。这项文书工作就会在同类型顺利已完成Debian，如果大家不感兴趣可以关注一下。

核酸骨架预见和立体化学键物理学这两个系统性有意容的地方在于，可以联一动。很多时候，骨架并不符合宇宙学的法则，显然很多核酸是可以之前可用性的，很多位置是有军事冲突不确实的，这时都能立体化学键物理学模拟容器来来作更进一步的一高难度，也就是核酸骨架松弛。

也就是说 AlphaFold2, 在网络平台所求谜用于 JAX，立体化学键物理学操作过程则用于 OpenMM 顺利已完成。由于 MindSPONGE 有为统一利用计算造出来机的基础性和机器，都能把核酸骨架预见来作一体立体化的所求谜，就会假定愈来愈确实的骨架。

还能透过什么控制能力？

此外，建模的存储容器和灵敏度还有很多值得可用性的地方，MindSPONGE 也透过了其所的所求决方案，我们所称 SOMAS 电子技术。该电子技术主要是并行拓扑存储容器约束可用性容器，可以对所有存储容器顺利完踏入统一管理工作管理，缺点还是相对明显的。

灵敏度特别，MindSPONGE 有着图算糅合的功能性，可以把小的细碎标量融成大标量，建模的整体而言灵敏度就会因此有提升。

习惯可用性改进到元可用性

这里，对 MindSPONGE 的未来顺利已完成一些愿景。

基于立体化学键实体立体化的模拟容器，立体化学键实体立体化肯定是重要的。习惯可用性方式则主要还是靠人工充分，比如再有实体立体化，就可以来作内侧境的模拟容器，模拟容器造出的地理分布很显然不符合科学研究结果，这样就就会造成了误差；习惯方式则是通过人顺利已完成研究，真的有些模板可以改一改，再去想法一下。

比起来讲，这样相对盲目。MindSPONGE 采用的则是元可用性方式则。

现在，我们还有很多的路不想有人刚才，紧接著愿意把处理过程都打通，也愿意和大家两兄弟合作开发重构。这里感谢高毅勤班上课题组，也感谢所有乡村贡献的小伙伴们！

再前， MindSpore 不只针对一动物计算造出来特别有其所的实践，我们在汽车、能源、遥测、航空航天、EDA、碳立体化、金融等特别都有工程建设。愿意通过支撑愈来愈多从业人员运用，帮助合作开发伙伴商业活动脚踏，完善我们国产基础性软硬件的控制能力。目前为止从未有的，主要是电磁模拟容器、流体模拟容器、立体化学键模拟容器。

我们并不懂从业人员的电子技术，如果不想有人从业人员医学专家的参与，我们根本不知道来作的这些的路对不对，所以愿意和大家；还有合作开发。如果大家不感兴趣，可以随时紧密联系我，没关系大家！

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