NJU_Chem團隊獲得騰訊量子實驗室Alchemy比賽冠軍
經(jīng)過百余支隊伍近五個月的激烈角逐，騰訊量子實驗室主辦的?Tencent Alchemy 2019競賽圓滿結(jié)束。由我院馬晶教授課題組17級博士生劉子騰與計算機科學(xué)與技術(shù)系郭延文教授指導(dǎo)的17級本科生林立強組成的”NJU_Chem”隊，獲得了本次比賽的第一名。第二名和第三名則分別由澳大利亞紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)和德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)的團隊獲得。
本次大賽由騰訊量子實驗室主任張勝譽擔(dān)任主席，加拿大Vector Institute for Artificial Intelligence的?Richard Zemel教授與清華大學(xué)計算系唐杰教授擔(dān)任大賽顧問。比賽旨在發(fā)展有效的機器學(xué)習(xí)算法，能夠高精度地預(yù)測分子的電子結(jié)構(gòu)與物理化學(xué)性質(zhì)，包括分子偶極矩、極化率、前線分子軌道HOMO與LUMO能級及其能級差、焓和自由能等參數(shù)。傳統(tǒng)的量子化學(xué)方法的計算量隨體系增大呈現(xiàn)指數(shù)增長，對計算資源有很高的要求，計算時間長，因此，人們無法利用量子化學(xué)計算直接對各種元素和功能團組合而成的龐大化學(xué)空間進行高通量計算。隨著人工智能（AI）的快速發(fā)展，利用AI對量子化學(xué)計算得到的數(shù)據(jù)庫進行“學(xué)習(xí)”，最終實現(xiàn)分子性質(zhì)的快速準(zhǔn)確預(yù)測，已經(jīng)成為一個重要的發(fā)展方向。近兩年來，南京大學(xué)理論與計算化學(xué)所的多個課題組都在機器學(xué)習(xí)方面進行了系列探索，組建團隊參加了多個相關(guān)比賽，積極培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。在本次Tencent Alchemy比賽中，NJU_Chem隊基于騰訊量子實驗室的12萬個分子數(shù)據(jù)庫和量子化學(xué)理論知識，在經(jīng)典的消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MPNN）圖卷積框架中引入“注意力”機制，使得深度學(xué)習(xí)算法提取的信息能夠更加精準(zhǔn)地預(yù)測目標(biāo)性質(zhì)。NJU_Chem隊的一些解決思路還得益于南京大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院馬晶教授、黎書華教授、馬海波教授、李偉副教授、南京大學(xué)匡亞明學(xué)院陳爽副教授和計算機系郭延文教授、蔣炎巖博士在組會上的深入討論，吸納了眾多課題組的研究成果。
值得一提的是，本次競賽中前三名獲獎團隊的成員都同時具有人工智能和量子化學(xué)背景，因此，不同領(lǐng)域人才的合作是重要的創(chuàng)新研究模式，人工智能與化學(xué)的融合，將會顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)和新材料的研發(fā)進程。
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