將在醫(yī)藥、電子化學(xué)品、高分子材料等領(lǐng)域大展身手 中化新網(wǎng)訊 “當(dāng)前我們正處于第五次工業(yè)革命的起點(diǎn),人工智能正在深刻地改變我們化學(xué)與材料領(lǐng)域的研究和發(fā)展范式?!?月17日,在煙臺(tái)舉辦的化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域人工智能(AI)研討會(huì)上,萬(wàn)華化學(xué)中央研究院副院長(zhǎng)黃岐善表示。 與會(huì)專家指出,在現(xiàn)有海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新,依靠人工模式已經(jīng)很難走通,未來(lái)AI將在醫(yī)藥、電子化學(xué)品、高分子材料等領(lǐng)域大放異彩,成為新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展的重要解決方案。 機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的核心。它采用數(shù)值算法和統(tǒng)計(jì)模型,指導(dǎo)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律,并利用這些知識(shí)作出預(yù)測(cè)或判斷?!皺C(jī)器學(xué)習(xí)是科研工作者的必需品?!敝袊?guó)科學(xué)院院士張東輝在接受記者采訪時(shí)表示,“通過(guò)海量數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)新材料的分子構(gòu)型。它幫助我們進(jìn)行降維,把高維空間非常復(fù)雜的問題簡(jiǎn)單化,讓過(guò)去做不到的事情變得可以實(shí)現(xiàn)?!?/p> 國(guó)家自然科學(xué)基金委化學(xué)部化學(xué)理論與機(jī)制學(xué)科項(xiàng)目主任沈祥建指出,AI時(shí)代的到來(lái)改變了以往的“試錯(cuò)法”模式,極大縮短了分子材料的研發(fā)時(shí)間,同時(shí)降低了人力成本。 “以化學(xué)與材料大模型為入口,AI輔助文獻(xiàn)閱讀與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),通過(guò)高通量的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、機(jī)器人化學(xué)家配合各種計(jì)算化學(xué)的創(chuàng)新方法,以及干濕實(shí)驗(yàn)構(gòu)建大模型數(shù)據(jù)集創(chuàng)立的AI模型,能幫助我們更好地進(jìn)行大規(guī)模材料篩選和新分子發(fā)現(xiàn)?!秉S岐善提出。 “AI在材料行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸是目前行業(yè)早期公開數(shù)據(jù)的紅利基本已被發(fā)掘殆盡。解決這個(gè)問題的路徑在于數(shù)據(jù)與自動(dòng)化、智能化的結(jié)合?!鄙钲诰┛萍加邢薰臼紫芯靠茖W(xué)家楊明俊表示,“在藥物研發(fā)過(guò)程中,我們開發(fā)的上一代AI藥物研發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)藥物的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、性質(zhì)預(yù)測(cè)等,未來(lái)我們將圍繞具有高質(zhì)量私有數(shù)據(jù)和多模態(tài)大模型的AI藥物研發(fā)技術(shù)進(jìn)行迭代和研發(fā)?!?/p> 據(jù)煙臺(tái)京師材料基因組工程研究院陳躍博士表示,該院已開發(fā)出3項(xiàng)核心技術(shù)。其中,計(jì)算化學(xué)輔助的材料數(shù)據(jù)重整技術(shù)(DRCS)能夠破除材料數(shù)據(jù)匱乏的限制,理論化學(xué)強(qiáng)化的AI模型(AI-TEML)能夠解決機(jī)器學(xué)習(xí)外推能力不足的缺點(diǎn),基于小樣本的材料進(jìn)化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)新材料的自動(dòng)化、智能化迭代。據(jù)悉,相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于煙臺(tái)顯華科技集團(tuán)股份有限公司的OLED光提取材料、電子傳輸材料、空穴傳輸材料的研究開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化,現(xiàn)已孵化為“海森AI平臺(tái)”,計(jì)劃面向廣大新材料企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用推廣。 然而,當(dāng)前應(yīng)用于化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域AI的發(fā)展尚存困難。中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授江俊表示,目前這一產(chǎn)業(yè)仍處于初步發(fā)展階段,擁有諸多機(jī)遇,但也存在研究盲區(qū)。他強(qiáng)調(diào),未來(lái)學(xué)界對(duì)模型開發(fā)的側(cè)重點(diǎn)應(yīng)從“***準(zhǔn)確”轉(zhuǎn)向“需求對(duì)接”,站在應(yīng)用端角度思考,抓住“預(yù)訓(xùn)練”與“主動(dòng)學(xué)習(xí)”兩項(xiàng)關(guān)鍵,通過(guò)人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)AI模型在化工新材料領(lǐng)域的實(shí)用性。
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