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Tencent Alchemy 2019獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)名單

本次大賽由騰訊量子實(shí)驗(yàn)室主任張勝譽(yù)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(jì)算系唐杰教授擔(dān)任大賽顧問(wèn)。比賽旨在發(fā)展有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠高精度地預(yù)測(cè)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(xiàn)分子軌道HOMO與LUMO能級(jí)及其能級(jí)差、焓和自由能等參數(shù)。

傳統(tǒng)的量子化學(xué)方法的計(jì)算量隨體系增大呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng)，對(duì)計(jì)算資源有很高的要求，計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，因此，人們無(wú)法利用量子化學(xué)計(jì)算直接對(duì)各種元素和功能團(tuán)組合而成的龐大化學(xué)空間進(jìn)行高通量計(jì)算。隨著人工智能（AI）的快速發(fā)展，利用AI對(duì)量子化學(xué)計(jì)算得到的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行“學(xué)習(xí)”，最終實(shí)現(xiàn)分子性質(zhì)的快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，已經(jīng)成為一個(gè)重要的發(fā)展方向。

競(jìng)賽共吸引了來(lái)自全球過(guò)百支團(tuán)隊(duì)參加，成功激發(fā)不同領(lǐng)域人才的創(chuàng)新合作，推動(dòng)分子科學(xué)及應(yīng)用的加速發(fā)展。其中，三支隊(duì)伍獲得獎(jiǎng)項(xiàng)，一等獎(jiǎng)由來(lái)自南京大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院的劉子騰及NJU_Chem團(tuán)隊(duì)摘得；來(lái)自澳大利亞紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的李昕宇及UON COMP CHEM團(tuán)隊(duì)獲得本次競(jìng)賽的二等獎(jiǎng)；三等獎(jiǎng)則由來(lái)自德國(guó)慕尼黑大學(xué)的Janek Gro? 及TUM KDD團(tuán)隊(duì)獲得。

值得一提的是，本次競(jìng)賽中前三名獲獎(jiǎng)團(tuán)隊(duì)的成員都同時(shí)具有人工智能和量子化學(xué)背景，前兩名來(lái)自中澳兩國(guó)高校的獲勝團(tuán)隊(duì)基于自身在量子化學(xué)領(lǐng)域的多年經(jīng)驗(yàn)，提出了對(duì)分子量化性質(zhì)估計(jì)卓有成效的新特征，第三名來(lái)自于德國(guó)的高校的選手則使用傳統(tǒng)量子化學(xué)領(lǐng)域的能量模型，重構(gòu)經(jīng)典的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。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(huì)顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)和新材料的研發(fā)進(jìn)程。

近兩年來(lái)，南京大學(xué)理論與計(jì)算化學(xué)所的多個(gè)課題組都在機(jī)器學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了系列探索，組建團(tuán)隊(duì)參加了多個(gè)相關(guān)比賽，積極培養(yǎng)學(xué)生解決問(wèn)題的能力。在本次Tencent Alchemy比賽中，NJU_Chem隊(duì)基于騰訊量子實(shí)驗(yàn)室的12萬(wàn)個(gè)分子數(shù)據(jù)庫(kù)和量子化學(xué)理論知識(shí)，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(jī)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(cè)目標(biāo)性質(zhì)。NJU_Chem隊(duì)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(shū)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(jì)算機(jī)系郭延文教授、蔣炎巖博士在組會(huì)上的深入討論，吸納了眾多課題組的研究成果。