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Tencent Alchemy 2019獲獎團隊名單

本次大賽由騰訊量子實驗室主任張勝譽擔任主席，加拿大Vector Institute for Artificial Intelligence的 Richard Zemel教授與清華大學計算系唐杰教授擔任大賽顧問。比賽旨在發(fā)展有效的機器學習算法，能夠高精度地預測分子的電子結構與物理化學性質，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計算直接對各種元素和功能團組合而成的龐大化學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對量子化學計算得到的數(shù)據(jù)庫進行“學習”，最終實現(xiàn)分子性質的快速準確預測，已經成為一個重要的發(fā)展方向。

競賽共吸引了來自全球過百支團隊參加，成功激發(fā)不同領域人才的創(chuàng)新合作，推動分子科學及應用的加速發(fā)展。其中，三支隊伍獲得獎項，一等獎由來自南京大學化學化工學院的劉子騰及NJU_Chem團隊摘得；來自澳大利亞紐卡斯爾大學的李昕宇及UON COMP CHEM團隊獲得本次競賽的二等獎；三等獎則由來自德國慕尼黑大學的Janek Gro? 及TUM KDD團隊獲得。

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背景，前兩名來自中澳兩國高校的獲勝團隊基于自身在量子化學領域的多年經驗，提出了對分子量化性質估計卓有成效的新特征，第三名來自于德國的高校的選手則使用傳統(tǒng)量子化學領域的能量模型，重構經典的圖神經網絡算法。因此，不同領域人才的合作是重要的創(chuàng)新研究模式，人工智能與化學的融合，將會顯著加速藥物發(fā)現(xiàn)和新材料的研發(fā)進程。

近兩年來，南京大學理論與計算化學所的多個課題組都在機器學習方面進行了系列探索，組建團隊參加了多個相關比賽，積極培養(yǎng)學生解決問題的能力。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)庫和量子化學理論知識，在經典的消息傳遞神經網絡（MPNN）圖卷積框架中引入“注意力”機制，使得深度學習算法提取的信息能夠更加精準地預測目標性質。NJU_Chem隊的一些解決思路還得益于南京大學化學化工學院馬晶教授、黎書華教授、馬海波教授、李偉副教授、南京大學匡亞明學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。