近年，计算机技术在基础科学研究中扮演着愈发重要的作用，人类社会也迫切需要基础科学研究与计算机学科有更加紧密的交叉与融合。微软始终致力于“赋能每一组织和个人，成就更多”，积极推动计算机技术在各个领域和公益事业中的广泛应用。为了进一步介绍微软亚洲研究院在计算技术与基础学科交叉领域的研究成果，我们特别开设“微软学者”线上讲座，在 6 月 8 日、6 月 17 日分别邀请微软亚洲研究院在计算生物医学和计算公共卫生、计算生态学和计算环境学两个领域深耕的研究员们带来了线上分享。本篇文章将带来第二期“微软学者”讲座内容回顾。计算技术与环境学将碰撞出什么样的科研火花？微软亚洲研究院有哪些相关的科研项目？如何基于人工智能对化学分子建模？快来一同了解微软亚洲研究院在计算生态学与计算环境学领域的成果！

讲座全程视频回顾

郑书新首先介绍了“微软学者”奖学金项目，然后从三个主题分享了微软亚洲研究院在生态学和环境学方面作出的努力：利用人工智能进行快速 PDE 求解、AI 加速 CTM 模型、基于人工智能对化学分子建模。

利用人工智能进行快速 PDE 求解是指研究人员使用人工智能模型，直接从物理中学习偏微分方程求解。与传统的 FDM 方法相比，这种方法速度更快、误差更小。

CTM 模型是用于模拟从排放到污染过程的模型，在大气科学中广泛应用。传统的应用情景下，如果要找到最佳方案需要模拟数百万个场景，计算量极大、耗时极长。研究人员降低问题的复杂性，结合化学平衡常数 k 的概念，利用 CTM 对响应面上的一点进行模拟，得到污染浓度；不仅大大降低了计算模拟的复杂程度，也提高了准确率。

分子建模是许多学科和研究方向中的重要问题，如药物发现、碳捕获、材料的发现以及人体组成部分的建模。传统的分子建模与性质计算耗时久，研究团队创新地提出了图像模型 Graphhormer，使用结构编码将变换函数应用到图像模型中，在世界级比赛中顺利完成目标图像预测任务，力压百度和 DeepMind 获得全球第一名。

最后，郑书新再次欢迎优秀学子申请”微软学者“奖学金，微软亚洲研究院将为优秀年轻人提供海量计算资源以及全球协作、创新跨学科研究和获得前沿课题的机会。

为更好发掘通过计算机理论与技术创新推动基础科学领域发展的复合学术人才，支持和鼓励有潜力的学生更好地开展交叉领域研究工作，2021 年“微软学者”奖学金将继续面向“计算科学”领域接收申请。