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2021北京智源大会 | 「机器化学家」赋能材料科学研究热度拉满!
发布时间:2021-6-9 来源:ScienceAI 浏览:514次

       6月1日至3日,国际性人工智能高端学术交流活动——北京智源大会在线上和线下同步召开。本次大会定位于"内行的AI盛会",以国际性、权威性、专业性和前瞻性为特色,如今已成功举办三届。会议期间,共有8000余位 AI 领域的科学家、企业家、投资者、学界人员、业界人员从全国各地聚集到北京;线上7万人实名注册报名,累计200万人次参与观看直播和讨论,覆盖全国各省份及海外76个国家和地区。大会议题从AI基础研究、跨界融合到产业应用,围绕国际人工智能学术前沿、产业热点,以及未来迫切需要解决的问题进行深度探讨。

       机数科技联合创始人江俊教授受邀出席,并作为重要嘉宾作题为《分子光谱与材料构效关系的机器学习研究》的演讲。

       俊教授提出「机器化学家」这一探索方向,引起参会专家和产业界代表的高度关注和热烈讨论,其中人工智能领域的国际领军人物——普林斯顿大学教授、北京大数据学院院长、中科院院士鄂维南评价其团队工作是世界最前沿的材料科学研究方向,“代表国际最高水平”。会后,北京市科技委、自然科学基金委的领导表示将重点关注该方向,多家头部投资机构希望在未来深入开展合作。


(一)江俊教授做主题演讲



       江俊教授阐述了谱学结合AI,探索复杂体系科学规律的利器:预测难以直接测量的物理量、实时反演结构化演化和构效关系,以及利用机器破解复杂系统的高维关联,从基于量子力学的大数据中提升理论认知。


       江俊教授及其团队提出「机器化学家」将帮助人类科学家突破思维局限,从融合了底层规则的数据中,学习建立有效的复杂模型,指导化学实践。


       演讲过程中,江俊教授特别提到机数科技团队开展的交叉研究,利用人工智能突破传统计算瓶颈、实现谱学信号自动化反演。目前已开发了特色的电偶极矩算法和相关描述符,建立了材料结构、化学特性与光谱数据库,并发展了机器学习预测软件。在建立光谱信号和重要的材料性质(如催化活性、键能、分子团聚等)的数学映射关系,超越计算与实验光谱比对确定结构的传统模式。这或将打破谱学仅用于辅助指认结构的格局,帮助光谱获得难以直接测量的物理量、跟踪复杂体系演化、揭示复杂体系的构效关系。而构效关系将带领我们走通数据驱动的新材料研发范式。

       目前机数科技已开发了初步的化学知识图谱,建立了包含5000万化合物、1000万化学反应等资源的数据库和检索引擎(http://dcaiku.com)助力航天、太阳能、微电子器件等行业的新材料研发,为改变低效的材料“试错”开发方式提供了数据平台。


(二)圆桌论坛


    江俊教授还受邀参加「科学人工智能」圆桌论坛环节。其他四位嘉宾分别是:

鄂维南 (中国科学院院士,北京大学教授,普林斯顿大学教授)

王磊 (中科院物理研究所研究员)

张林峰(北京大数据研究院研究员;北京深势科技有限公司首席科学家)

王涵(北京应用物理与计算数学研究所副研究员,智源青年科学家)

圆桌论坛嘉宾一致认为,人工智能具有多学科交叉融合、渗透力和支撑性强的特点,以人工智能赋能材料科学的研究和产业化具有重要意义。


       

(三)成果展示

        江俊教授还展示了机数科技最新发布的智能矿山产品——绿色矿山物质检测仪,该产品是基于激光诱导击穿光谱技术,集成光电硬件、大数据计算和软件信号处理等高新技术,弥补了传统元素分析方法的不足,具有单色性好、亮度高、方向性强和相干性强等特点,可实现物质级别的高灵敏度即时在线检测。该产品对于确认矿山杂质元素和化合物结构、提高精矿提炼比例、提升尾矿回收率有重要意义。