3月17日，北京大學(xué)第五十期青年教師學(xué)術(shù)沙龍舉行，本期主題聚焦“AI for Science：語(yǔ)料庫(kù)驅(qū)動(dòng)的化學(xué)與材料研究”。本期沙龍由人事部、化學(xué)與分子工程學(xué)院、材料科學(xué)與工程學(xué)院聯(lián)合主辦。化學(xué)與分子工程學(xué)院呂華、蔣鴻、朱戎、王歡、藍(lán)光旭，材料科學(xué)與工程學(xué)院邵元龍、趙曉續(xù)，北京國(guó)際數(shù)學(xué)研究中心文再文，計(jì)算機(jī)學(xué)院楊仝，前沿交叉學(xué)科研究院周沛劼，以及北京科學(xué)智能研究院李鑫宇等多位老師分別作專題分享報(bào)告�；瘜W(xué)與分子工程學(xué)院來(lái)魯華、智能學(xué)院林宙辰以及計(jì)算機(jī)學(xué)院金鑫作為與談嘉賓參與交流。來(lái)自全校24個(gè)單位的80余名師生參加了活動(dòng)。沙龍由人事部副部長(zhǎng)余躍、化學(xué)與分子工程學(xué)院副院長(zhǎng)劉志博和材料科學(xué)與工程學(xué)院副院長(zhǎng)周歡萍共同主持。
沙龍現(xiàn)場(chǎng)
上半場(chǎng)，6位學(xué)者圍繞AI在研究領(lǐng)域中的應(yīng)用及面臨的問題展開了討論。朱戎以“AI for合成化學(xué)：跨學(xué)科合作，新實(shí)驗(yàn)室形態(tài)，新Benchmark”為題，剖析了有機(jī)合成傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ酱嬖诘男势款i，以及當(dāng)前AI技術(shù)在該領(lǐng)域深度融合不足的現(xiàn)狀。蔣鴻探討了理論計(jì)算與真實(shí)催化體系間存在的復(fù)雜性鴻溝，指出傳統(tǒng)計(jì)算方法在處理復(fù)雜材料結(jié)構(gòu)、真實(shí)反應(yīng)環(huán)境及強(qiáng)關(guān)聯(lián)體系時(shí)，在精度與效率方面面臨關(guān)鍵挑戰(zhàn)。周沛劼指出，構(gòu)建高保真的虛擬細(xì)胞模型是突破藥物體內(nèi)安全性及有效性評(píng)估難題的重要方向，并進(jìn)一步剖析了當(dāng)前該領(lǐng)域研究中存在的定義模糊、算法局限、數(shù)據(jù)缺乏因果關(guān)聯(lián)等核心問題。王歡以“AI+測(cè)量學(xué)：?jiǎn)畏肿右合嚯婄R高通量數(shù)據(jù)采集和高分辨定量分析”為題，介紹了其團(tuán)隊(duì)利用液相電鏡技術(shù)實(shí)現(xiàn)“分子錄影”，并借助AI進(jìn)行圖像處理與目標(biāo)識(shí)別的技術(shù)路徑。邵元龍圍繞碳納米管纖維規(guī)模化制備中的分散與紡絲技術(shù)瓶頸展開分析，介紹了團(tuán)隊(duì)通過篩選9萬(wàn)篇文獻(xiàn)構(gòu)建垂類大模型預(yù)測(cè)分散體系，并結(jié)合高通量實(shí)驗(yàn)裝置與AI算法進(jìn)行建模優(yōu)化的研究方法。趙曉續(xù)以“功能材料的原子級(jí)構(gòu)筑與智能分析”為題，探討了原子尺度材料表征在機(jī)制闡釋、三維結(jié)構(gòu)重構(gòu)與儀器分辨率等方面面臨的關(guān)鍵難題，展望了AI技術(shù)在智能解析與設(shè)計(jì)中的潛在作用。
左上起順時(shí)針依次為：劉志博、周沛劼、蔣鴻、邵元龍、趙曉續(xù)、王歡、朱戎
下半場(chǎng)，5位學(xué)者圍繞人工智能在數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)及相關(guān)研究領(lǐng)域中的前沿問題展開了研討。藍(lán)光旭以“人工智能輔助的二維分子材料智能化合成”為題，剖析了二維單層monoMOF在理性設(shè)計(jì)與可控合成中面臨的挑戰(zhàn)。李鑫宇圍繞“基礎(chǔ)學(xué)科科學(xué)語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)”展開論述，研討了AI時(shí)代科學(xué)數(shù)據(jù)與大模型訓(xùn)練的核心需求，并介紹了由北大聯(lián)合兄弟院校和研究機(jī)構(gòu)正在開展的語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)工作。呂華以“從無(wú)序中尋覓精密功能—從理性設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的聚氨基酸設(shè)計(jì)與功能發(fā)現(xiàn)”為題，研討了聚氨基酸高分子材料的研發(fā)瓶頸，提出打破“精密序列決定功能”的傳統(tǒng)認(rèn)知，建立標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)現(xiàn)的自動(dòng)化高通量聚合物合成與功能篩選平臺(tái)。文再文分析了人工智能為傳統(tǒng)數(shù)學(xué)研究模式帶來(lái)的深刻變革，系統(tǒng)介紹了數(shù)學(xué)形式化與自動(dòng)定理證明的核心思路，提出可借助形式化工具將自然語(yǔ)言數(shù)學(xué)證明轉(zhuǎn)化為可驗(yàn)證、可編譯的代碼化證明，并以此構(gòu)建大規(guī)模的數(shù)學(xué)定理庫(kù)。楊仝以“AgentBot：基于2比特復(fù)數(shù)大腦的異構(gòu)機(jī)器協(xié)同平臺(tái)”為題，探討了當(dāng)前大模型與機(jī)器人在真實(shí)場(chǎng)景中存在的落地鴻溝，介紹了團(tuán)隊(duì)在實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人自主協(xié)同與物理世界交互方面的探索。
在與談環(huán)節(jié)，來(lái)魯華指出，人工智能展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿�，目前已在部分科研工作中�?shí)現(xiàn)對(duì)人類工作的輔助乃至替代，推動(dòng)基礎(chǔ)學(xué)科與人工智能的深度融合已非常必要。林宙辰認(rèn)為，各學(xué)科在人工智能應(yīng)用方面處于不同階段，建議各領(lǐng)域進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能技術(shù)的融合與應(yīng)用。金鑫表示，當(dāng)前許多學(xué)科在運(yùn)用人工智能技術(shù)時(shí)，普遍面臨數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、處理效率受限等共性挑戰(zhàn)，期待通過更深層次的跨學(xué)科協(xié)作，共同突破相關(guān)技術(shù)瓶頸。
在交流討論環(huán)節(jié)，與會(huì)師生圍繞AI賦能教學(xué)、科研以及人工智能在未來(lái)學(xué)科發(fā)展中的前景和展望展開了深入交流和熱烈討論。
未來(lái)，人事部將持續(xù)緊扣青年教師學(xué)術(shù)發(fā)展需求，不斷深化拓展學(xué)術(shù)沙龍活動(dòng)的內(nèi)涵與外延，以多元化的活動(dòng)內(nèi)容與形式，助力學(xué)校高水平人才隊(duì)伍建設(shè)，為加快建設(shè)中國(guó)特色世界一流大學(xué)作出積極貢獻(xiàn)。
信息來(lái)源： 人事部
