經過近5個月的激烈角逐，日前，由騰訊量子實驗室主辦的Tencent Alchemy 2019競賽落幕。本次比賽共吸引了來自全球超百支團隊參加，
南京大學化學化工學院馬晶教授課題組2017級博士生劉子騰與計算機科學與技術系郭延文教授指導的2017級本科生林立強組成的"NJU_Chem"隊，獲得了本次比賽的第一名。
騰訊量子實驗室於2018年初創建於深圳，著眼於量子計算科學研究佈局，探索量子科技的發展，關注未來技術的商業應用實踐，為提升企業運營效率及效益提供技術助力。Tencent Alchemy 2019競賽旨在發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。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傑教授擔任大賽顧問。
傳統的量子化學方法的計算量隨體系增大呈現指數增長，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）的快速發展，利用AI對量子化學計算得到的數據庫進行"學習"，最終實現分子性質的快速準確預測，已經成為一個重要的發展方向。
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，積極培養學生解決問題的能力。在本次Tencent Alchemy比賽中，南京大學化學化工學院NJU_Chem隊基於騰訊量子實驗室的12萬個分子數據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。團隊的一些解決思路還得益於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。
最終，NJU_Chem隊從來自全球的過百支隊伍中脫穎而出，榮獲全球冠軍。
據悉，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於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徵，第三名來自於德國高校的選手則使用傳統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新研究模式，人工智能與化學的融合，將會顯著加速藥物發現和新材料的研發進程。
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素材來源：南大招生小藍鯨官微、南京大學化學化工學院、騰訊官網、機器之心
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