<section style="text-align: left; justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"> <section style="display: inline-block; width: 100%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; background-image: linear-gradient(#a6d2fe 13%, rgba(166, 210, 254, 0) 88%); padding: 20px;"> <section style="justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; vertical-align: middle; width: auto; align-self: center; flex: 100 100 0%; background-color: #ffffff; box-shadow: #81868c 3px 3px 5px 0px; border-radius: 50px; overflow: hidden; padding: 5px 20px; height: auto; margin-left: 10px;"> <section style="text-align: center; color: #1e69ce;"> <p><span style="font-size: 17px;"><strong>MatterGPT引領(lǐng)材料學(xué)新方向</strong></span></p> </section> </section> </section> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> </section> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>今年的諾貝爾獎頒獎典禮上，人工智能在物理學(xué)和化學(xué)領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響得到了高度認(rèn)可。</strong>諾貝爾物理學(xué)獎授予了John J. Hopfield和圖靈獎得主、AI教父Geoffrey E. Hinton，以表彰他們在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行機器學(xué)習(xí)方面的奠基性貢獻；而諾貝爾化學(xué)獎的一半頒給了David Baker，表彰他在計算蛋白質(zhì)設(shè)計方面的成就，另一半則由Demis Hassabis和John M. Jumper共享，表彰他們在利用人工智能預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)方面的突破，他們成功預(yù)測了幾乎所有已知蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>今年的諾貝爾物理和化學(xué)獎都授予了AI領(lǐng)域的先驅(qū)，這也意味著人工智能正在成為科技創(chuàng)新和生產(chǎn)力變革的重要驅(qū)動力。</strong>正如諾貝爾物理學(xué)委員會主席埃倫&middot;穆恩斯所言：&ldquo;獲獎?wù)叩难芯繉Ω鱾€領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在物理學(xué)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域，包括開發(fā)具有特定性質(zhì)的新材料。&rdquo;</span></p> </section> <section style="text-align: center; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; line-height: 0;"> <section style="vertical-align: middle; display: inline-block; line-height: 0;"></section> </section> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>嶺南大學(xué)跨學(xué)科學(xué)院的肖航教授和陳曦教授團隊，多年來也是這一領(lǐng)域的重要領(lǐng)導(dǎo)者之一。</strong></span></p> </section> </section> </section> <section style="text-align: left; justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"> <section style="display: inline-block; width: 100%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; background-color: #f5f8fb;"> <section style="text-align: center; margin-bottom: 20px; line-height: 0;"> <section style="vertical-align: middle; display: inline-block; line-height: 0;"></section> </section> <section style="justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; vertical-align: middle; width: auto; align-self: center; flex: 0 0 auto; background-color: #1e69ce; min-width: 5%; height: auto; padding: 3px 20px;"> <section style="text-align: justify; font-size: 18px; color: #ffffff;"> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>材料科學(xué)重要突破：MatterGPT的誕生</strong></p> </section> </section> <section style="display: inline-block; vertical-align: middle; width: auto; min-width: 5%; flex: 0 0 auto; height: auto; align-self: center; padding-left: 10px;"> <section style="text-align: center; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; line-height: 0;"> <section style="vertical-align: middle; display: inline-block; line-height: 0; width: 35px; height: auto;"></section> </section> </section> </section> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> </section> <section style="text-align: justify; padding-right: 20px; padding-left: 20px;"> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>通過人工智能技術(shù)提升科研效率，獲得突破性成果，已經(jīng)成為科技創(chuàng)新的重要趨勢。</strong><strong>陳曦教授團隊是較早將先進人工智能技術(shù)應(yīng)用于新材料預(yù)測的研究團隊之一</strong>，先后取得了一系列成果，預(yù)測了包括新型二維材料、低溫室效應(yīng)影響材料、催化劑、二氧化碳捕集材料、OLED材料、熱電材料、固態(tài)電解質(zhì)和電極等新材料，受到了學(xué)界的廣泛關(guān)注。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong><span style="font-size: 17px;">自2023年加盟嶺南大學(xué)跨學(xué)科學(xué)院后，肖航教授和陳曦教授進一步將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)平臺拓展為生成式AI平臺</span></strong><span style="font-size: 17px;">，同時開發(fā)了材料編碼和功能材料逆向設(shè)計的系列方法，推出了革命性的成果&mdash;&mdash;MatterGPT，一個專門用于設(shè)計具有特定性質(zhì)新材料的大語言模型，以解決固態(tài)材料逆向設(shè)計中的關(guān)鍵難題。</span></p> <p style="margin-bottom: 0px; font-size: 16px; text-wrap: wrap; background-color: #f5f8fb;">&nbsp;</p> <p style="margin-bottom: 0px; font-size: 16px; text-wrap: wrap; background-color: #f5f8fb;"><strong style="font-size: 17px;">MatterGPT基于大語言模型GPT2，結(jié)合團隊創(chuàng)新性地提出的&ldquo;晶體語言&rdquo;&mdash;&mdash;SLICES（簡化線輸入晶體編碼系統(tǒng)）</strong><span style="font-size: 17px;">，能夠在廣闊的化學(xué)空間中高效搜索并設(shè)計出符合特定需求的新材料。</span><span style="font-size: 17px;">SLICES晶體語言是首個可逆且不變的晶體表示法，能夠?qū)w結(jié)構(gòu)進行編碼和解碼，捕捉其本質(zhì)特征，為MatterGPT提供了強有力的支撐。</span><span style="font-size: 17px;">SLICES克服了傳統(tǒng)晶體結(jié)構(gòu)表示法的局限，使得MatterGPT能夠像AlphaFold2從氨基酸序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)一樣，從目標(biāo)性能反推晶體結(jié)構(gòu)，在材料結(jié)構(gòu)-性能空間中精準(zhǔn)構(gòu)建出具有特定性質(zhì)的新材料。</span></p> </section> <section style="transform: perspective(0px); transform-style: flat;"> <section style="text-align: center; margin-top: 20px; line-height: 0; transform: rotateX(180deg) rotateY(180deg);"> <section style="vertical-align: middle; display: inline-block; line-height: 0;"></section> </section> </section> </section> </section> <section style="text-align: left; justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"> <section style="display: inline-block; width: 100%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; background-color: #f5f8fb; border-left: 5px solid #1e69ce;"> <section style="justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; vertical-align: bottom; width: auto; align-self: flex-end; flex: 100 100 0%; height: auto; padding-left: 10px;"> <section style="margin-bottom: 5px;"> <section style="text-align: justify; font-size: 18px; color: #1e69ce;"> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>MatterGPT成果斐然，助力多領(lǐng)域技術(shù)</strong></p> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <section style="display: flex; width: 100%; flex-flow: column;"> <section style="z-index: 1;"> <section style="text-align: center; justify-content: center; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; width: 95%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; height: auto; border-left: 1px solid #1e69ce; padding: 20px;"> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>自今年八月發(fā)布以來，MatterGPT作為首個實現(xiàn)新材料多性質(zhì)逆向設(shè)計的開源大語言模型，引起了多個領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。</strong>與傳統(tǒng)的正向設(shè)計方法（如高通量篩選和晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測）相比，MatterGPT展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。它能夠精準(zhǔn)地生成具有特定帶隙和形成能的新材料，大幅提高了新材料設(shè)計的精準(zhǔn)度和效率。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>肖航教授表示：</strong>&ldquo;我們很榮幸能夠為材料科學(xué)的人工智能革命做出貢獻。John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究，以及David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper在計算化學(xué)方面的成就，激勵我們不斷推動人工智能在新材料設(shè)計中的應(yīng)用。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>&nbsp;</strong></span></p> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>陳曦教授表示</strong>：&ldquo;十一年前，我們剛剛涉足這一領(lǐng)域時，一切還相對空白。幾乎每一個底層的計算模塊，都是肖航博士知難而上、拼搏不懈搭建而成，十多年的堅持終于結(jié)出碩果。對于這一成績，我要向肖航教授表示敬意和祝賀。我也很高興看到我們的成果不僅獲得了學(xué)界的認(rèn)可，也得到了業(yè)界的高度評價。例如，已有公司利用我們的新材料預(yù)測平臺加速OLED材料研發(fā)。在碳中和領(lǐng)域，我們的方法已經(jīng)被用于加速儲能和二氧化碳捕集材料的開發(fā)。&rdquo;</span></p> </section> </section> </section> </section> </section> <section style="text-align: left; justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px;"> <section style="display: inline-block; width: 100%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; background-color: #f5f8fb; border-left: 5px solid #1e69ce;"> <section style="justify-content: flex-start; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; vertical-align: bottom; width: auto; align-self: flex-end; flex: 100 100 0%; height: auto; padding-left: 10px;"> <section style="margin-bottom: 5px;"> <section style="text-align: justify; font-size: 18px; color: #1e69ce;"> <p style="text-wrap: wrap;"><strong>開放科學(xué)精神：MatterGPT與SLICES開放源代碼</strong></p> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <section style="text-align: center; margin-top: 10px; margin-bottom: 10px; line-height: 0;"> <section style="vertical-align: middle; display: inline-block; line-height: 0;"></section> </section> <section style="display: flex; width: 100%; flex-flow: column;"> <section style="z-index: 1;"> <section style="text-align: center; justify-content: center; display: flex; flex-flow: row;"> <section style="display: inline-block; width: 95%; vertical-align: top; align-self: flex-start; flex: 0 0 auto; height: auto; border-left: 1px solid #1e69ce; padding: 20px;"> <section style="text-align: justify;"> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>本著開放科學(xué)精神，我們已將MatterGPT和晶體語言SLICES作為開源項目發(fā)布。這一舉措旨在促進全球協(xié)作，加速新材料開發(fā)。</strong>借助人工智能的強大助力，這些工具有望在多個關(guān)鍵領(lǐng)域帶來突破，包括應(yīng)對氣候變化、實現(xiàn)碳中和、推進航空航天技術(shù)、革新能源轉(zhuǎn)換與存儲系統(tǒng)，以及推動電子和半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。這些正是當(dāng)前國家戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重點方向。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><span style="font-size: 17px;"><strong>今年的諾貝爾獎再次彰顯了人工智能的變革力，而在材料科學(xué)領(lǐng)域，MatterGPT正是這場革命的先鋒之一。</strong>肖航和陳曦兩位教授闡述了他們的愿景："我們正在構(gòu)建一個從晶體語言到材料大模型，再到新型功能材料定向設(shè)計的完整創(chuàng)新鏈。我們正在打造一個開放協(xié)作的AI材料科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)。通過開源SLICES和MatterGPT平臺，我們邀請全球科學(xué)家共同使用和完善這些工具，加速功能材料的創(chuàng)新與發(fā)展。</span></p> </section> </section> </section> </section> </section>