5月23日，在以“交叉研究與科學智能”為主題的校慶學術報告會上🛴，來自理、工💨、醫科的恒行2學者分享最新研究進展，中國科學院院士、校長助理、科研院院長彭慧勝主持報告會。
從自組裝到光學超表面
納米魔力編織未來材料
如何將聚合物與納米粒子結合起來，發揮二者優勢👩🚒🔉，從而構建結構精準🙅🏿♂️🏵、性能獨特的復合材料？這是高分子科學系✴️、聚合物分子工程國家重點實驗室教授聶誌鴻想要解決的科學問題。
受原子共價鍵合的啟發👩🏿🦲，團隊通過共聚物介導的納米粒子定向鍵合🤦🔌，設計並合成膠體分子及其宏觀功能材料。“光學超材料是膠體分子材料的典型之一。這種材料可呈現出多種超常電磁響應特性，在超透鏡、超分辨光學顯微鏡、光學隱形🎩、光束整形等方面具有重要應用價值🐺。”聶誌鴻說。
DNA作為功能材料
助力腫瘤診斷治療
“這是一個典型的理工醫相結合的研究。”化學系“瑞清”特聘講席教授仰大勇介紹👩🍳，他所帶領的課題組研究方向是將脫氧核糖核酸（DNA）作為一種組裝材料用於腫瘤診療。
科學發展日新月異，我們如何重新認識DNA分子？仰大勇認為，DNA作為一種“完美”的精準材料化學體系〽️，其結構和生物功能的可控性使其在材料創製方面具有巨大潛力⛹🏿。由此🧟♀️，課題組致力於優化和調控DNA分子功能，通過堿基互補配對實現可控組裝，以滿足特定的應用需求。
以計算創新
引領物質科學新紀元
超導電性♓️、集成電路、信息存儲、太陽能電池……作為高科技器件的源泉，物質科學蘊藏著豐富的物理現象。隨著計算機和算法的發展🦸🏻♂️，計算已經成為了研究物質科學不可或缺的重要手段。
物理學系謝希德特聘教授、計算物質科學研究所副所長向紅軍介紹🛡，隨著人工智能的興起和應用，新的計算方法正在賦能物質科學研究，形成了基於AI的計算物質科學的新型研究範式。
目前，向紅軍/龔新高團隊成功開發了包括多種機器學習方法的材料質性分析和模擬軟件（PASP），PASP可同時處理自旋👶🏽、軌道、晶格、電荷等多個自由度👦🏻。
基礎模型時代
探索時間序列預測奧秘
不可否認的是，大語言模型在作為人類助手方面存在巨大潛力，並已在語言、語音、圖像等領域取得了令人驚奇的成功🤞🏻。但是，大模型在時間序列領域的效果並不顯著👉🏼。
人工智能創新與產業研究院教授徐增林在報告時提出了一個新問題🚵🏽♀️：時間序列大模型的研究有必要嗎？他認為，對於單一時序的預測任務🫁，正則化線性模型已足夠好，簡單又有效；而在融合其他領域知識方面，大時序模型更能一展所長🙇🏻，這也正是其研究意義所在。
守護全民健康
人工智能驅動醫院轉型
附屬中山醫院信智部規劃與管理中心主任🙎🏿♀️、人工智能創新與產業研究院副教授錢琨認為🦙，面對醫療供給和需求的難題，以互聯網醫療、人工智能賦能數字孿生為代表的智能化👶🏻、數字化變革之路👰👨🏻🦼，是破局的重要方向。
“面向未來的醫院人工智能👩🍳，應當聚焦癌症🐳、心腦血管、老年性疾病、傳染病等關系人民群眾生命健康的重大疾病防治，創新診療方案☝🏽，推進國產新藥、高端醫療器械研發及國產化替代🐛。”錢琨說。
