第178章 这家伙又在搞什么？（1/2）

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提前毕业的念头一旦萌生，便在林晓心底牢牢扎了根。

当然，他很清楚，要想提前毕业肯定是有要求的，没那么容易。

捷径不会这么轻易走通，硬性要求审核的非常严苛。

但是目标还是要有的，万一要是实现了呢。

抛开杂念，林晓定下心神。

如今有了邦妮教授的亲口许可，他终于不用再被拉过去当力工了。

得以稳稳坐在CSAIL实验室的专属工作站前，专心开启自己的研究。

回想从之前生出想法，到现在进入正式验证，没想到已经耽误了这么长的时间。

他不由得有些感叹，想要安安静静做一场属于自己的研究，属实是不太容易啊。

如果简单概括林晓研究思路的话。

是把DCA直接耦合分析这项原本只用于蛋白质结构预测的传统工具，全新升级为基因组功能解析的核心引擎。

这一思路，不同于业内常规用法。

是有些颠覆性在的，不然也不会引起邦妮?伯杰的兴趣。

目前主流的基因组选择GS模型，长期存在难以突破的短板，全程依赖加性效应建模。

即便最优状态下预测准确率能达到五成至九成，却始终无法精准覆盖上位效应、显性效应等复杂的非加性基因交互作用。

而林晓的这套全新框架，恰好精准补齐了行业短板。

通过重构DCA算法逻辑，直接对复杂基因交互作用建模，彻底将传统育种的相关性预测，升级为精准的因果关联解析。

如果框架成立，育种家们就不仅能知道“哪个杂交组合好”，还能知道“为什么这个组合好”。

这能让他们有针对性地聚合有利的基因型，而不是依赖大规模、高成本的田间杂交试验，从而极大缩短育种周期。

当然，这个思路从理论到落地，还有巨大的计算挑战。

他之前购买MSITitan18HXAI时就是考虑到这个问题。

用来跑蛋白质层面、仅数百位点的DCA分析绰绰有余，也足够支撑他完成toy模型测试，顺利验证了DCA去混杂的核心思路，能够精准复现简单的基因信号。

但是，一旦他想把这个方法真的应用到基因组尺度之后。

工作站立马就会因为内存溢出和计算时间过长而完全无法运行，根本不具备落地可行性。

这早已不是运行卡顿的问题，而是常规设备完全无法完成的科研任务。

这也是他执意进入MIT的实验室的核心原因。

只不过没想到直接来了个大的。

直接进了MIT计算机科学与人工智能实验室。

有的时候，真的是不上手就不会感觉到。

此前他也曾在国内使用过清北大学的机房。

后面也体验过MIT的普通雅典娜工作站。

但现在直到这一刻，才真的感觉到研究环境的巨大差异。

CSAIL的工作站，它不是一个孤立的强大硬件，而是一个庞大、安全、协同的计算生态系统中的一个节点。

如果说普通电脑是独立工作的工具，而CSAIL的工作站是打开整个实验室顶级计算资源大门的钥匙。

不懂行的人来看，好像桌前的工作站可能看起来和普通电脑差不多。

但它最强大的地方在于能让你轻松连接到CSAIL背后庞大的资源池。

这里的每一台终端，都能直通实验室五大数据中心、海量高性能服务器与存储阵列，联动计算农场集群，海量算力、存储资源可随时调度，完美适配超高维度的基因组运算。

之前的浅尝辄止，林晓已经受够了。

现在彻底摆脱算力桎梏，林晓终于不用束手束脚。

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