供稿、供图： 化学与化工学院 编辑： 段凯龙

应北京理工大学化学与化工学院郑小燕老师邀请，中国科学技术大学化学与材料科学学院化学物理系江俊教授于2022年10月24日下午14:30在腾讯会议（会议号：823-652-651），作了题为“‘谱-构-效’数据驱动的机器化学家探索”的精彩学术报告。化学与化工学院60余名师生参加了会议。

江俊教授与参会教师线上合影

本次报告从“谱-构-效”的逻辑思路切入，系统地讲解了人工智能结合计算化学方法（ Data-driven AI-based Theoretical Chemistry ）的系列工作。首先，随着理论与实践的不断发展，化学研究的形态已经从基于简单体系谱学数据推演构效关系规律，发展到运用量子化学模拟构效关系来指导科学实践，但在面对日趋复杂的、高维关联的研究体系时，构效关系的研究常常因缺失一对一的数学映 射关系而面临困难。

江俊教授介绍研究内容

人工智能的出现为解决这类规则清晰而演化复杂的科学问题提供了新工具。基于现有从物质结构出发预测光谱或预测性能的“构-谱”关系和“构-效”关系的工作，江俊课题组提出用理论大数据产生可解释的预训练模型，依托谱学量以实测小数据做迁移学习，建立“理实交融”的“谱-构-效”模型的新思路，选择可解耦的谱学描述符建立了具有鲁棒性和容错性的可解释模型，并成功将其运用在加速筛选人工光合系统的工作中。其次，为了大规模地生产高质量数据，建立“理实交融”的机器学习预测模型，江俊课题组开创性地研制出数据智能驱动的全流程机器化学家（ AI-Chemist ）“小来”，实现了机器阅读、机器实验和计算大脑的统一，并将其成功运用在光催化、电催化、光致发光和储能材料等领域的工作上。未来，“谱-构-效”数据驱动的机器化学家探索将朝着光谱数据依托的材料逆向创制、高效仿生催化剂设计以及中心法则构效关系理解等方向继续前进。

江俊教授 简介：

江俊，中国科学技术大学化学与材料科学学院教授、博士生导师，瑞典皇家工学院理论化学博士，中国科学院上海技术物理研究所微电子与固体电子学博士。入选国家级青年人才项目、国家级领军人才项目、国家科技部青年973项目负责人。从事理论化学研究，发展融合人工智能与大数据技术的量子化学方法，聚焦于复杂体系内电子运动模拟，研究在多个物理与化学应用领域（能源催化、功能材料、光化学、谱学）中的实际问题。发表SCI论文150余篇，在量子器件和新材料领域获专利10余项。主持开发6个计算软件包在国内外研究机构和产业应用，为企业创造产值近亿元。曾获中国化学会唐敖庆青年理论化学家奖、安徽省青年科技奖、日本化学会亚洲杰出讲座奖。

（审核：陶军）