| 將在醫(yī)藥、電子化學品、高分子材料等領(lǐng)域大展身手 中化新網(wǎng)訊 “當前我們正處于第五次工業(yè)革命的起點，人工智能正在深刻地改變我們化學與材料領(lǐng)域的研究和發(fā)展范式?！?月17日，在煙臺舉辦的化學與材料科學領(lǐng)域人工智能(AI)研討會上，萬華化學中央研究院副院長黃岐善表示。 與會專家指出，在現(xiàn)有海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行創(chuàng)新，依靠人工模式已經(jīng)很難走通，未來AI將在醫(yī)藥、電子化學品、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。 機器學習是AI的核心。它采用數(shù)值算法和統(tǒng)計模型，指導計算機系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，并利用這些知識作出預(yù)測或判斷。“機器學習是科研工作者的必需品?！敝袊茖W院院士張東輝在接受記者采訪時表示，“通過海量數(shù)據(jù)，機器學習可以預(yù)測新材料的分子構(gòu)型。它幫助我們進行降維，把高維空間非常復(fù)雜的問題簡單化，讓過去做不到的事情變得可以實現(xiàn)?！?/p> 國家自然科學基金委化學部化學理論與機制學科項目主任沈祥建指出，AI時代的到來改變了以往的“試錯法”模式，極大縮短了分子材料的研發(fā)時間，同時降低了人力成本。 “以化學與材料大模型為入口，AI輔助文獻閱讀與實驗設(shè)計，通過高通量的實驗平臺、機器人化學家配合各種計算化學的創(chuàng)新方法，以及干濕實驗構(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。解決這個問題的路徑在于數(shù)據(jù)與自動化、智能化的結(jié)合?！鄙钲诰┛萍加邢薰臼紫芯靠茖W家楊明俊表示，“在藥物研發(fā)過程中，我們開發(fā)的上一代AI藥物研發(fā)技術(shù)實現(xiàn)了對藥物的結(jié)構(gòu)預(yù)測、性質(zhì)預(yù)測等，未來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)進行迭代和研發(fā)。” 據(jù)煙臺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項核心技術(shù)。其中，計算化學輔助的材料數(shù)據(jù)重整技術(shù)(DRCS)能夠破除材料數(shù)據(jù)匱乏的限制，理論化學強化的AI模型(AI-TEML)能夠解決機器學習外推能力不足的缺點，基于小樣本的材料進化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)新材料的自動化、智能化迭代。據(jù)悉，相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于煙臺顯華科技集團股份有限公司的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”，計劃面向廣大新材料企業(yè)進行應(yīng)用推廣。 然而，當前應(yīng)用于化學與材料科學領(lǐng)域AI的發(fā)展尚存困難。中國科學技術(shù)大學教授江俊表示，目前這一產(chǎn)業(yè)仍處于初步發(fā)展階段，擁有諸多機遇，但也存在研究盲區(qū)。他強調(diào)，未來學界對模型開發(fā)的側(cè)重點應(yīng)從“***準確”轉(zhuǎn)向“需求對接”，站在應(yīng)用端角度思考，抓住“預(yù)訓練”與“主動學習”兩項關(guān)鍵，通過人機協(xié)同增強AI模型在化工新材料領(lǐng)域的實用性。
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