计算科学推进大数据时代多学科交叉发展.docx

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计算科学推进大数据时代多学科交叉发展

计算科学推进大数据时代多学科交叉发展

李建欣1，胡春明1，陶飞2，赵洁玉1

（1.北京航空航天大学计算机学院，北京100191；

2.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京100191）

摘要：

针对在互联网和大数据时代下计算科学不断得到国家和高等院校的重视，以及科研创新和人才培养对多学科交叉的需求，分析国内外科研和教育关于计算科学及交叉学科发展的战略和举措，提出基于计算科学科研和教育协同发展的观点，阐述当前计算科学驱动下交叉学科的发展模式、人才培养和创新机制，以期有效规避学科思维壁垒和知识孤岛，提高研究生培养的质量。

关键词：

计算科学；学科交叉；大数据；互联网；研究生培养

0引言

理论科学、实验科学和计算科学（computationalscience）作为科学创新三大支柱，正推动着人类文明进步和科技发展，中科院陈国良院士曾特别强调了计算科学的重要性，并对以“计算思维”为核心的大学计算机基础课程教学给出指导[1]。

理论科学是以数学为代表，实验科学是以物理为代表，而计算科学则是以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。

欧美等发达国家保持的国家竞争力优势，很大程度上是因为它们利用信息技术优势进行人才培养和技术研发，在高校、企业、政府等构建起庞大的计算机信息技术创新体系。

早在2005年6月，美国总统信息技术咨询委员会为美国总统提交报告《计算科学：

确保美国竞争力》（ComputationalScience:

EnsuringAmerica’sCompetitiveness）[2]，报告认为美国政府必须认识到计算科学在社会科学、生物医学、工程研究、国家安全等方面的重要性，并将计算科学长期置于国家科学与技术领域中心的领导地位。

我国也在《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006—2020年）》明确将“自主创新，重点跨越，支撑发展，引领未来”作为近年科技工作的指导方针。

1计算科学面临的机遇

信息战略对各行业发展都具有支撑优势，现阶段我们确实看到科学研究的重要基础正处于一个知识大融合、大交叉的时代，交叉学科已经成为研究生教育和培养过程的关键[3]。

交叉学科的重要性在诺贝尔奖获得者身上得到很清晰的印证。

有学者对20世纪100年内的466位诺贝尔自然科学奖得主的知识背景进行了考察，以25年为一个时间段，拥有知识交叉背景的人数在20世纪第二个25年有大幅度的提高，从29.73％上升到42.5％；经过60、70年代的调整，近年来，诺贝尔奖得主中拥有交叉知识背景的比率上升到世纪末的49.07％[4-5]。

计算科学一直是交叉学科融合、发展的推动剂，如图1所示。

由于其本身就具有科学研究和各类应用的支撑作用，很多计算课程和技术都作为研究生教育和培养的环节。

如在交通科学中，智能交通（intelligenttransportation）就是典型的融合网络计算中相关的移动（无线）网络通讯以及海量数据存储和智能处理等技术实现城市交通的智能化。

此外，计算科学在航空航天、生物材料和先进仿真中都能发挥重要作用。

同时计算科学的快速发展也催生很多新机遇，有利于跨学科高水平人才队伍和研究团队建设。

计算科学对传统技术所发挥出的先进性和支撑性作用，能够促进学科研究和探索潜力挖掘。

此外多学科思想的交流会激发研究生形成跨学科创新思维的多元知识体系结构，不但能提升其研究水平，也能拓宽其就业渠道并增强就业竞争力。

计算机在计算科学中有两层作用，低层次的作用是计算机仅充当工具；高层次的作用是计算机可以反过来对计算科学起促进、指导和加速作用，从而上升为一种思维。

近年来互联网以及新型计算模式的发展对计算科学应用起到加速效应。

以医学为例，早期由于缺乏信息高效交换和统计分析方法，医疗知识共享和应用周期非常长，如坏血病治疗方案从被发现到英国海军最终临床应用经过了264年时间，如今信息技术支撑的计算方法对医学行业分析产生极大促进作用[6]。

此外信息世界呈现网络化、普适化和智能化趋势，如中国互联网络信息中心CNNIC第32次互联网报告[7]显示：

2013年中国网民规模达5.91亿，互联网普及率为44.1%。

互联网发展带动新型计算模式发展，为计算科学的可应用性提供了更为坚实的基础，如服务计算（service-orientedcomputing）、网格计算（gridcomputing）、云计算（cloudcomputing）等多种新型网络计算模式，为科学研究提供了新的环境和思路。

各国政府也将信息学科的优势融入科学研究中，着力改善资源浪费和信息孤岛问题。

互联网的发展和应用使得计算科学面临两大新机遇。

一方面，社交网络、电子商务与移动互联网等正将人类带入一个“大规模”资源和“零距离”网络化服务时代，不断催生云计算等网络业务模式的演进，为计算科学的领域研究提供高性能、低成本的计算与存储服务，支撑基础学科和技术应用研发进程；另一方面，人类进入“大数据”（bigdata）时代[8-9]，数据成为一种战略资源，基于数据中心大规模数据分析已成为继理论、实验和计算之后的第四种科学发现基础，将成为未来提升经济价值的新途径，因此通过数据的获取、传输、处理和应用，能够为其他基础学科的研究带来新的转变，特别是通过云计算提供的高性能、低成本的计算和软件服务。

近年来，各学科的新特点就是步入大数据时代。

据IDC报告，全球数据2009年达到0.8ZB，2012年达到2.7ZB，预计2020年将达到35ZB。

各个行业的数据量迅速积聚，呈现出真理尽在数据中。

以课程教育行为例，大规模开放在线课程（MassiveOpenOnlineCourse,MOOC）得到快速发展，与传统视频公开课相比，MOOC是一个完整的教学模式，借助大规模社交能力，有参与、反馈、作业、讨论和评价等各环节，被《纽约时报》评为2012年横跨IT和教育界的一个革命性事件。

2011年，斯坦福大学推出免费在线课程，超10万人报名参加AndrewNg教授的MachineLearning课程。

新公司Coursera（https:

//www.coursera.org/）汇聚全球16个国家的300多门课程，注册用户300万，增长速度一度超越Facebook，AndrewNg教授称其为“一种集线器（hub），既聚合学习，又聚合网络”。

借助庞大社区和大数据分析能力，任何问题可在几分钟内解决。

以计算科学提升学科交叉的创新研究能力和国际学术影响力已成为众多高等院校的发展重点。

计算科学培养研究生创新能力的作用体现在以下3个方面：

第一，促进新的研究方向和领域创立。

当前计算技术的应用已经在生物医学、材料制作、智能交通等方面有促进作用，通过计算科学能够有效影响传统研究领域，扩大本科学的研究范围。

第二，形成新的科研方法和途径。

随着计算科学的深入应用，特别是当前对“大数据”计算能力的提高，促进对海量数据分析和应用的新方法的发展。

第三，推进新的研究机构和团队建立。

建立学术、教育与管理架构之间的平衡，培育跨学科的科研与教学相结合的团队，建设多学科综合交叉研究中心，促进科研与教学互动，完善创新人才培养机制[10]。

2国内外研究现状与分析

近年来欧盟国家的高校、政府等构建起多个交叉学科研究方向，计算机技术的飞速发展，对多学科应用问题解决和学科融合起到了推动示范性作用。

计算科学与多学科融合在美国早已成为战略规划。

早在2006年，美国总统布什在其国情咨文中公布一项重要计划——“美国竞争力计划”（AmericanCompetitivenessInitiative）[11]，提出知识经济时代教育目标之一是培养具有STEM素养的人才，并称其为全球竞争力的关键。

2009年，美国国家科学委员会代表NSF发布致美国当选总统奥巴马的一封公开信——《改善所有美国学生的科学、技术、工程和数学》。

由此，美国在STEM教育方面不断加大投入，鼓励学生主修科学、技术、工程和数学，掌握科技理工多学科知识，指出国家的经济繁荣和安全要求美国保持科学和技术的世界领先和指导地位。

在欧美，众多研究型大学通过开设跨学科课程，建立跨学科教学平台，设立跨学科培养项目，组建跨学科实验室、研究中心和跨院系委员会等多种组织形式，推动跨学科的科学研究和研究生培养。

如麻省理工学院专门成立了“科学、技术与社会规划”（STS）学院，有组织有计划地在自然科学、技术科学与人文科学、社会科学相互交叉的学科领域进行跨学科教育，建立了数十个跨学科研究机构。

在英国，很多大学强调为研究生开设跨学科的综合性课程，鼓励研究生选择来自生产实际、涉及多个学科领域的课题进行研究，由相关学科背景的专家、教授进行集体指导，设立由若干所大学合作培养的联合学位项目。

德国柏林工业大学为研究生开设了大量的理工科课程和人文、社会学科课程，突出教育的系统性和综合性，并成立了众多跨学科学术组织，集科学研究与人才培养于一体。

在国内，与信息领域相结合的多学科研究和应用一直是重点。

清华大学2011年揭牌的交叉信息研究院IIIS（InstituteforInterdisciplinaryInformationSciences），由世界著名计算机科学家、2000年图灵奖得主姚期智先生领导，是国内首个致力于交叉信息科学研究的教学科研单位，目标为建设世界一流的交叉信息研究中心和人才培养基地，推动理论计算机科学和量子信息科学的发展，以及物理学、数学、未来生命科学与社会科学的交叉。

计算机、通讯技术以及互联网的普及从本质上改变了人类的生活。

基于多学科的联合研究已经成为国家的重要创新战略，得到高校普遍重视。

推动计算科学，促进跨学科研究的发展，能够激发研究生对综合学科知识的应用，构建多元知识结构，提高创新能力[12]。

然而，目前计算科学对多学科的贡献取得很大进展的同时仍然存在一些问题：

一是很多应用学科对计算科学的理解和应用仍存在局限性，典型问题是只将计算机技术单纯作为载体（如仅仅是OA办公系统应用）或作为简单处理工具；二是现行的研究生培养体系仍然处于封闭学科体系内，虽然逐步建立起高等工程学院等一些交叉学院，但仍缺乏针对计算科学促进其他多学科的研究示范；三是在计算科学应用中离不开典型的计算平台，而传统构建超算中心等思路具有代价大、门槛高劣势，难以适应普适性计算需求。

当前的大数据、云计算、移动互联网技术发展，为各类学科的研究提供了更为便利的基础设施和研发思路。

3计算科学驱动的交叉学科发展

3.1发展要点

计算科学作为交叉学科研究的重要推动剂，已成为很多国家的创新战略和竞争力体现的核心，特别是在高等院校中，通过交叉学科研究促进研究创新和学生培养已经得到普遍认可。

如北京航空航天大学已确立建设具有空天信融合特色的世界一流大学目标，并积极探索交叉学科人才培养机制改革，培育跨学科的科研与教学相结合的团队。

从长远来讲，在大数据科学时代下，计算科学引领交叉学科发展的关键在于发展模式、培养机制以及创新机制的形成。

1）构造计算科学引导交叉学科发展模式。

由于计算科学能够引导交叉学科的发展主线，我们主要从两个方面对计算科学促进交叉学科发展模式开展研究，一方面是从计算技术本身发展角度来看，计算机很早就服务于国防、金融等领域，如今这一角色发挥的作用更加突出，它不但是教学和研究的基本工具，而且在科研和研究生培养中起到很大促进作用。

另一方面，传统学科需要融合计算科学的思维和原理，通过计算科学影响研究的方向和深度，为建立研究生学科交叉科学研究和协同创新提供示范和参考发展模式。

2）形成计算科学引导的交叉学科研究生培养机制。

研究生通常会存在“学科思维壁垒”问题，体现为普遍缺乏计算科学核心发展的知识体系，所以高校需要不断地更新课程体系，加强学生对计算科学引导交叉学科研究作用的理解，主要采取以下措施：

（1）构建交叉学科研究生人才培养的计算技术知识体系。

针对当前新型学科的发展趋势，特别是在航空航天、生物材料、智能交通等领域，研究生人才需要具备的计算技术知识体系，涉及学科结