AI驱动的新一代计算化学方法与应用研究 - AI for Science

AI for Science 团队专注于科学计算与物质发现领域的前瞻技术探索，围绕生物和材料领域基础模型、量子化学、AI分子动力学、高通量实验技术等方向，用 AI 推动科学领域的研究范式突破，也在实际应用场景中创造价值。我们希望用 AI 赋能科学，探索 AI 在科研领域的变革，拓展人类认知边界！ 课题介绍： 在人工智能快速发展的背景下，计算化学作为“AI for Science”的重要方向之一，近年来取得了显著进展。数据驱动方法在分子性质预测、材料筛选等任务中展现出良好潜力，但在强关联分子与复杂材料体系等关键问题上，仍面临基础性挑战：高精度方法算不大，高效率方法算不准。这一瓶颈导致计算结果与实验观测之间仍存在明显差距，限制了其在实际应用中的广泛落地。 本课题拟在此背景下，探索人工智能与计算化学方法的深度融合，发展兼具精度与效率的新一代计算化学方法，提升复杂体系的模拟能力与预测可靠性，推动计算结果向实验可验证与实际可用的方向迈进，为材料设计、催化与分子工程等领域提供关键方法支撑。 课题挑战：

1. 黑盒模型在物理、化学问题中的泛化性；
2. 物理先验与AI模型的有效结合；
3. 适应科学场景的新模型、新优化方法的研发；
4. 小样本学习在复杂化学问题中的有效性。 课题价值：
5. 为复杂分子体系与材料体系提供可扩展的计算化学工具，降低高精度计算的门槛；
6. 加速新材料、新催化剂及功能分子的设计与筛选过程；
7. 为大规模化学空间探索提供可行路径，支持高通量计算与自动化研究。