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<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引領材料學新方向</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，人工智能在物理學和化學領域的深遠影響得到了高度認可。</strong>諾貝爾物理學獎授予了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)絡進行機器學習方面的奠基性貢獻；而諾貝爾化學獎的一半頒給了David Baker，表彰他在計算蛋白質(zhì)設計方面的成就，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測蛋白質(zhì)結構方面的突破，他們成功預測了幾乎所有已知蛋白質(zhì)的結構。</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獎都授予了AI領域的先驅(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>正如諾貝爾物理學委員會主席埃倫&middot;穆恩斯所言：&ldquo;獲獎者的研究對各個領域產(chǎn)生了深遠的影響。在物理學中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡被廣泛應用于許多領域，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>嶺南大學跨學科學院的肖航教授和陳曦教授團隊，多年來也是這一領域的重要領導者之一。</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應用于新材料預測的研究團隊之一</strong>，先后取得了一系列成果，預測了包括新型二維材料、低溫室效應影響材料、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，受到了學界的廣泛關注。</span></p> <p style="text-wrap: wrap;">&nbsp;</p> <p style="text-wrap: wrap;"><strong><span style="font-size: 17px;">自2023年加盟嶺南大學跨學科學院后，肖航教授和陳曦教授進一步將神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習平臺拓展為生成式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)材料逆向設計中的關鍵難題。</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;">，能夠在廣闊的化學空間中高效搜索并設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結構進行編碼和解碼，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)晶體結構表示法的局限，使得MatterGPT能夠像AlphaFold2從氨基酸序列預測蛋白質(zhì)結構一樣，從目標性能反推晶體結構，在材料結構-性能空間中精準構建出具有特定性質(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，助力多領域技術</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)逆向設計的開源大語言模型，引起了多個領域?qū)W者的廣泛關注。</strong>與傳統(tǒng)的正向設計方法（如高通量篩選和晶體結構預測）相比，MatterGPT展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。它能夠精準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計的精準度和效率。</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)絡領域的研究，以及David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper在計算化學方面的成就，激勵我們不斷推動人工智能在新材料設計中的應用。</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界的認可，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測平臺加速OLED材料研發(fā)。在碳中和領域，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鍵領域帶來突破，包括應對氣候變化、實現(xiàn)碳中和、推進航空航天技術、革新能源轉(zhuǎn)換與存儲系統(tǒng)，以及推動電子和半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。這些正是當前國家戰(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，而在材料科學領域，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材料科學生態(tài)系統(tǒng)。通過開源SLICES和MatterGPT平臺，我們邀請全球科學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>