经过百余支队伍近五个月的激烈角逐，腾讯量子实验室主办的 Tencent Alchemy 2019竞赛圆满结束。由我院马晶教授课题组17级博士生刘子腾与计算机科学与技术系郭延文教授指导的17级本科生林立强组成的”NJU_Chem”队，获得了本次比赛的第一名。第二名和第三名则分别由澳大利亚纽卡斯尔大学和德国慕尼黑工业大学的团队获得。

　　本次大赛由腾讯量子实验室主任张胜誉担任主席，加拿大Vector Institute for Artificial Intelligence的 Richard Zemel教授与清华大学计算系唐杰教授担任大赛顾问。比赛旨在发展有效的机器学习算法，能够高精度地预测分子的电子结构与物理化学性质，包括分子偶极矩、极化率、前线分子轨道HOMO与LUMO能级及其能级差、焓和自由能等参数。传统的量子化学方法的计算量随体系增大呈现指数增长，对计算资源有很高的要求，计算时间长，因此，人们无法利用量子化学计算直接对各种元素和功能团组合而成的庞大化学空间进行高通量计算。随着人工智能（AI）的快速发展，利用AI对量子化学计算得到的数据库进行“学习”，最终实现分子性质的快速准确预测，已经成为一个重要的发展方向。近两年来，南京大学理论与计算化学所的多个课题组都在机器学习方面进行了系列探索，组建团队参加了多个相关比赛，积极培养学生解决问题的能力。在本次Tencent Alchemy比赛中，NJU_Chem队基于腾讯量子实验室的12万个分子数据库和量子化学理论知识，在经典的消息传递神经网络（MPNN）图卷积框架中引入“注意力”机制，使得深度学习算法提取的信息能够更加精准地预测目标性质。NJU_Chem队的一些解决思路还得益于南京大学化学化工学院马晶教授、黎书华教授、马海波教授、李伟副教授、南京大学匡亚明学院陈爽副教授和计算机系郭延文教授、蒋炎岩博士在组会上的深入讨论，吸纳了众多课题组的研究成果。

　　值得一提的是，本次竞赛中前三名获奖团队的成员都同时具有人工智能和量子化学背景，因此，不同领域人才的合作是重要的创新研究模式，人工智能与化学的融合，将会显著加速药物发现和新材料的研发进程。

版权与免责声明：本网页的内容由收集互联网上公开发布的信息整理获得。目的在于传递信息及分享，并不意味着赞同其观点或证实其真实性，也不构成其他建议。仅提供交流平台，不为其版权负责。如涉及侵权，请联系我们及时修改或删除。邮箱：sales@allpeptide.com