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我中心科研人员提出了机器学习辅助的负载均衡计算方案，并推广应用到一般量子化学计算中。测试结果表明，对于上百节点的计算规模，该方案比默认的调度排队方案提升50%以上的效率（图1）。结合该方案，我们在量子化学层面初步开展了新冠病毒的原始毒株（Wild-type）、奥密克戎变异毒株（Omicron）中重要氨基酸残基同人类血管紧张素转化酶2（hACE2）相互作用能的计算，以此来分析新冠病毒的原始毒株、变异毒株结合人体蛋白时的亲和能变化（图2）。
图1 基于机器学习辅助的负载均衡方案
图2 新冠蛋白重要残基示意（上），及其同人体蛋白的结合能力计算（下）
该研究成果已被计算化学领域的国际期刊Journal of Computational Chemistry（SCI，JCR Q2/中科院 Q3）刊发。论文第一作者为中心高性能计算部的马英晋副研究员，合作单位包括深圳湾实验室、中科院化学所、温州大学、西北大学；论文的通讯作者为马英晋副研究员、索兵兵教授（西北大学）、金钟研究员。该研究提出的优化方法已同时获得发明专利授权（专利号202010403157.4）。研究工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、中科院青促会专项基金和十四五网信专项的支持。（撰稿：马英晋）
相关成果：
1. Yingjin Ma*, Zhiying Li, Xin Chen, Bowen Ding, Teng Lu, Baohua Zhang, Bingbing Suo*, Zhong Jin*,
Machine-Learning assisted Scheduling Optimization and Its Application in Quantum Chemical Calculations,
Journal of Computational Chemistry 2023, 1. https://doi.org/10.1002/jcc.27075
2. 大分子及团簇体系分块计算负载均衡方法及系统，专利号202010403157.4
发明人：马英晋，马硕，张宝花，刘倩，金钟
申请人：中国科学院计算机网络信息中心
责任编辑：郎杨琴
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