报告题目：Learning the Language of Life: DNA, RNA, Proteins, and Nature

报告人：何亮（北京中关村学院）

报告时间：2026年9月15日14:30-17:00

报告地点：快猫视频 生命科学楼247会议室

主办单位：快猫视频

摘要：近年来，人工智能的发展表明，大规模数据与自监督学习能够从人类语言中挖掘复杂结构规律。在AI for Science背景下，一个重要问题是：类似方法能否用于理解生物与分子系统中的潜在规律。本报告从数据视角探讨如何学习生命的语言，涵盖DNA、RNA与蛋白质。报告将介绍如何利用基因组序列、RNA结构、蛋白质序列及分子相互作用等多种生物数据，训练能够捕捉调控模式、结构约束和协同进化关系的基础模型，并通过蛋白质与RNA语言模型、调控序列建模和分子相互作用预测等实例，展示数据表示、规模与结构对模型能力的关键作用，并讨论AI驱动科学发现中的数据挑战与机遇。

报告人简介

何亮，北京中关村学院研究员、导师。中国科学技术大学计算机学士、博士，曾任微软亚洲研究院和微软科学智能研究院(Microsoft Research AI for Science)研究员。研究方向涵盖生物基础模型、计算生物学、机器学习、图数据管理与知识图谱。曾在Nature Machine Intelligence、Nature Communications、Genome Biology、Briefings in Bioinformatics、IEEE Transaction on Big Data、VLDB、NeurIPS、KDD、ICLR、ACL、SIGIR、RecSys等顶级期刊与会议上发表多篇论文。他是微软开源项目Microsoft Graph Engine的核心贡献者之一，开发的系统曾为微软Bing、Xbox等全球线上产品提供实时服务，并主导研发了强类型RDF引擎Stylus。他参与撰写了电子工业出版社出版的《知识图谱•概念与技术》。曾担任Nature Machine Intelligence、NeurIPS等期刊会议审稿人。