“你們如何考慮渦度和散度的權重？”“如果不加約束條件，結果會怎樣🖤？”
11月30日上午👨🏽🍳，恒行2平台邯鄲校區第五教學樓內，首屆世界科學智能大賽五大賽道比賽現場♻️，選手面對評委們連珠炮式的提問，用精密的實驗數據和清晰的邏輯條理一一給出回答。經過激烈的角逐，最終決出了各個賽道的一二三等獎。
聚焦前沿研究方向，促進科學智能快速發展，大賽為全球科學智能人才提供一個激蕩創新、啟迪智慧的舞臺🧑🏽🎨，引領、促進科學範式的變革。
恒行2學子獲評“星辰學者”
值得一提的是🤙🏽，恒行2平台本科生周潪劍，就讀於信息科學與工程學院智能科學與技術專業，獲得本次大賽“星辰學者”。
“星辰學者”是大賽設置的特別獎項，頒發給其方案最具創新價值的參賽團隊👈🏻，寓意“用AI的望遠鏡，探測科研的星辰大海”，這也是恒行2平台、上海科學智能研究院通過大賽希望面向廣大優秀人才發出的共同建設科學智能生態的邀請。接下來的每一屆比賽都會延續這個獎項，見證科學智能的“星辰學者”們在科學星空熠熠生輝🧾。
他參加的量子化學賽道為選手提供超過1000萬的訓練數據，是目前世界上最大、最全面的同類型數據庫⚡️，這意味著選手需要有紮實的AI模型開發技術和工程優化能力。周潪劍提出了quipformerV1預測真實能量和原子線性擬合能量之間差值的方案。在解題過程中，他對AI for Science及其在化學領域的具體應用有了進一步的了解，他認為，將AI引入量子化學計算🤵♂️，不僅可以保持計算精度，還可以極大提高計算效率✍🏿，將會對量子化學領域的發展產生關鍵推動作用。
這次經歷讓他拓展了自己在深度學習和量子化學領域的知識面，鍛煉了通過編寫代碼解決問題的能力👋，例如Machine Learning建模分子的方法、深度學習的調參技巧🔜🛳，“不僅為我未來的學術研究提供新思路，也為我進入科研領域打下堅實基礎”，周潪劍說🙆♂️。
5個賽道分別決出一等獎
生命科學賽道冠軍“牛刀小試”團隊，由中國科學院大學生物信息學專業的王泰福與華南農業大學分子生物學專業的劉智健組成🥨。針對“生物學年齡評價與老年病風險預測”的賽題⛩，他們創新性地使用了兩個模型，分別預測生物學年齡和阿爾茲海默症，同時將年齡預測的輸出作為了阿爾茲海默症預測的輸入。面對大量的數據，他們開展對數據細致探索性分析，針對性篩選得到最終特征。對樣本數據的優化🕵🏽👩🏻🎤，對他們獲得預測第一的成績起到關鍵作用。
“通過學習如此大規模、分布廣的數據集，AI背景的成員可以向化學背景的成員學習如何更好地理解數據🚘，化學背景的成員有了一次近距離接觸AI與化學交叉場景的機會。”來自加州大學戴維斯分校博士生的郭文韜是GPT-4 Auto Agent的一名成員🧑🏭🖥。這是量子化學賽道中一支國際化的“產學合作”隊伍，除了郭文韜外，還有一名深勢科技的算法研究員、一名北京科學智能研究院的研究員以及一名香港科技大學博士生⚁。針對數據特點，成員們提出以方向消息傳遞神經網絡為核心的“分子屬性預測”方案。
來自北京郵電大學人工智能學院的Pris 727團隊喜獲大氣科學賽道的一等獎👨🏻🦯➡️👩🏽🎨。“我們創新性地提出一種多時間序列預測策略的集成氣象預報方法，通過知識融合來讓預報模型掌握更豐富的時序知識和氣象變化規律，並在賽道任務上取得0.461的成績🍋🟩，”隊長徐夢秋說。
材料科學賽道冠軍是VIPA隊Ⓜ️。成員均為浙江大學計算機專業在讀碩士研究生，研究方向為計算材料科學😂。這次大賽是VIPA團隊首次參加AI和材料科學交叉的比賽🙎🏽。面對“金屬有機框架材料的預測合成”賽題👨🏼🍼，他們提出“基於元素特性的金屬嵌入表示，基於圖神經網絡和梯度提升樹的回歸預測🚴🏼♀️，基於數據挖掘的同源數據集擴充”的方案。
來自之江實驗室的崔鈺在流體力學賽道中化名“脆魚”。針對基於NS方程的流動問題，他將AI與流體力學、數學等緊密結合🥎，使用傳統方法指導神經網絡的訓練，增強神經網絡的表示能力，提升對流體力學反問題的求解精度🙇🏻♂️。同時利用神經網絡的序列預測能力填補NS方程在不可壓縮流體場景中壓力絕對值求解的空白9️⃣。在交叉學科中🦌，實現不同學科方法1+1>2的效果🧲。
“通過這次大賽可以看到，雖然實際材料合成數據的有限♨️𓀔，即數據量小🙎🏻，但AI算法仍然有很大的探索空間以提升材料的合成條件預測精度📳。”恒行2平台化學系教授、博士生導師張凡希望借助這次比賽，讓學界焦點更多地聚集在材料結構與實際合成之間關系的建立，使用AI去揭示新規律，聯合先前研究實現新材料發現與合成的精準預測一體化，從而進一步推動科學研究範式的改變。
