【致报考学生】

Q：请问课题组的研究方向是？

我们在AI for science的大框架下开发细分垂直领域的SOTA软件，特别聚焦于开发基于生物质谱技术的蛋白质组学数据解析软件，相关工作发表在Nature Biotechnology、Nature Communications等期刊上，并获得中国计算机学会技术发明一等奖。

AI for science就是把AI技术，特别是深度学习技术，应用于各个学科中的科研技术创新等，甚至利用AI来发现新的科学规律。同时，科学的发展也可以反哺AI技术发展。AlphaFold就是AI for life science在蛋白质结构预测问题中应用典范。近年来，以ChatGPT为代表的AI大模型等成果不断涌现，AI大模型可能成为下一代计算平台的底层架构。从这个角度看，"AI for science"的影响可能会超过上世纪中后期把计算机引入自然科学的影响，引领另一次科学巨变、科技盛宴。课题组主要将AI for science理念实践应用于解决蛋白质组学中的计算难题。发展蛋白质组学的主要目的是在大规模的生物或医学样本中发现蛋白质生物标志物。关于该科学问题的应用细节，大家可以百度“bad blood”（滴血成金）。虽然Elizabeth Holmes是一个“骗子”，但她的经历证明了人类对于该研究成果的渴求是长期存在的。

在此背景下，诚邀有志学生加入课题组，一起开发全自主知识产权的蛋白质组学SOTA软件，发展和应用中国人自己的蛋白质组学原创技术。

Q：请问加入课题组后的主要工作学习内容是？

举个例子，电商平台的产品推荐系统面向数以亿计的产品和数以亿计的用户，进行“召回、粗排、精排和倒排”，以上每一步都需要兼顾速度和精度，也就是需要综合运用组合优化算法和统计机器学习算法，并写出可运行的程序，给用户报告他最可能购买的产品。我们的蛋白质组学软件面向数以亿计的蛋白质变体，从海量质谱数据中进行“召回、粗排、精排和倒排”，找出特定数据对应的最可信的蛋白质。

课题组主要培养学生以下3大能力：1. 对科学问题进行数学描述和数学建模的能力；2. 选取或开发合适的模型与方法对数学问题进行求解的能力；3. 开发可以被领域内广泛使用的软件的能力。在此基础上，撰写文章、专利等，凝练学术成果，达到学校毕业要求，并在找工作时讲清楚自己的竞争力。

Q：请问课题组往届毕业生的主要去向是？

主要毕业去向：继续从事自己喜欢的科学研究，留在学术界；以AI for science为主要业务的技术型公司或部门；各互联网大厂以AI技术为主导的产品推荐或广告推荐或内容生成业务部门；从事蛋白质组学分析相关业务的政府部门或企事业单位，如检测机构、医院、公司等。

Q：请问课题组优先考虑录取什么背景的学生？

1. 熟悉C++/python编程；

2. 对人工智能或蛋白质组学有一定实践积累；

3. 希望自己写的软件真正能被生物学家或医生用起来；

联系邮箱：liuchaobuaa[at]buaa.edu.cn