科学网—MDPI第二届化学学科峰会在南京大学圆满落幕-MDPI开放科学的博文
精选
已有 238 次阅读
2025-11-12 16:04
| 个人分类: news | 系统分类: 博客资讯
2025年11月8日至9日，由MDPI主办，南京大学化学化工学院与配位化学全国重点实验室联合承办，北京石墨烯研究院大力支持的“MDPI第二届化学学科峰会”顺利在南京大学举办。
大会以“人工智能与分子设计”为主题，由包括刘忠范教授、陈春英研究员、冯小明教授、郭子建教授、张东辉研究员、张锦教授等在内的领域内顶尖学者领衔参会，汇聚了众多专家学者与青年科研力量，呈现了14场精彩报告，聚焦数据驱动的分子发现新范式，探索智能化学的未来图景。
开场致辞
会议执行主席、南京大学配位化学全国重点实验室主任段春迎教授主持开幕式，对此次会议内容及主要参会嘉宾进行介绍，并对所有与会嘉宾的到来表示热烈欢迎。
南京大学党委常委、副校长索文斌代表南京大学欢迎各位嘉宾莅临，并感谢各方对会议的支持，以及对南京大学办学的关心。他在致辞中介绍了南京大学的办学定位与科研布局，以及化学化工学院的深厚底蕴、“双一流”学科优势及AI相关研究成果与新成立的研究中心，点明峰会主题与搭建交流平台的目标，期待各位专家学者在本次会议上探讨核心课题、分享见解，助力学科创新与教育科技人才高质量发展，并预祝峰会成功。
会议名誉主席、南京大学郭子建教授在发言中对参会者及主办方表示欢迎与感谢。他强调，人工智能与分子设计正处于历史性的交汇点。从新材料的发现到创新药物的研发，从高效催化剂的探寻到未来能源的突破，其核心瓶颈往往在于我们如何在浩瀚的分子空间中精准高效地寻找最优解。本次会议汇聚了化学学科顶尖专家与青年学者，期待大家分享研究成果、探讨核心挑战与发展方向，以广泛交流促成合作，共绘人工智能赋能分子设计的蓝图。
MDPI出版总监李颖莉博士代表MDPI对莅临峰会的嘉宾、承办方及支持方表示感谢，向会议名誉主席郭子建教授、执行主席段春迎教授等致以敬意。她回顾了首届化学学科峰会的成果与MDPI中国化学科学委员会的成立，点明本届峰会“人工智能与分子设计”的主题契合AI向化学学科领域渗透的趋势，期待本次会议的学术交流成果。李颖莉博士提到，MDPI除学术出版外，还通过可持续发展基金会设立多项奖项，以支持科学进步与学者发展，未来将持续深化与中国学术界的合作，提供开放高效的出版服务。最后，祝愿峰会圆满成功。
“唐有祺奖”启动仪式
为缅怀中国晶体化学奠基人、化学生物学倡导者、分子工程学开创者——中国科学院院士唐有祺先生的卓越贡献，传承其严谨求实、勇于探索创新的科学精神，激励青年学者投身化学研究，MDPI设立“唐有祺奖”。
在启动仪式环节中，段春迎教授简要介绍了唐有祺先生生平，随后MDPI化学学科出版经理高静女士介绍了奖项设置的初衷与未来展望。她强调，MDPI的责任不仅是传播学术知识，更在于构建和支持全球科学共同体，通过设立奖项和基金、举办学术会议等方式助力科学发展。“唐有祺奖”依托MDPI中国化学科学委员会，面向中国优秀化学科研人才，旨在推动中国化学学科可持续发展，启发更多青年学者。
“唐有祺奖”评选委员会主席刘忠范教授分享了该奖项的设立理念，并介绍了唐有褀院士作为中国晶体化学研究的重要奠基人之一作出的开创性贡献。刘忠范教授指出，设立“唐有祺奖”，不仅是为了纪念唐先生的卓越贡献，更是为了弘扬他严谨求真、勇于探索、不断创新的科学精神。他表示，希望该奖项能在学术界众多奖项中树立差异化评审标杆，并诚邀各界关注和支持该奖项。最后，刘忠范教授正式宣布“唐有祺奖”设立。
奖项评审委员会由MDPI化学科学委员会全体委员组成。李颖莉博士与高静女士向此次到场的委员会成员——刘忠范教授、郭子建教授、冯小明教授和陈春英研究员颁发证书。
报告环节
中国科学院大连化学物理研究所张东辉研究员的报告题为“利用机器学习构造高精度普适水分子力场”。他在报告中介绍了其研究团队发展的、目前小分子力场构造最为精确的机器学习方法。团队利用该方法在前所未有的精度上构造了全新水分子力场，首次实现了完全基于高精度从头算数据构建的力场对体相水的模拟。
华东师范大学朱通教授的报告以“AI和物理双驱动的复杂反应网络构建”为题，介绍了一种新颖的方法，使用以纯粹笛卡尔坐标形式化的旋转平移不变势 (RTIP) 来促进化学反应的自动化模拟。研究表明，RTIP方法结合分而治之的策略为复杂反应过程的模拟提供了新的视角，并为推进复杂体系化学反应机理研究提供了有价值的新工具。
重庆大学艾斌副教授的报告聚焦“从分子到器件的分级自主制造：跨尺度智能实验平台的构建与应用”。相关研究在分子-微米层级构建了SphereRobot自主合成系统，实现了聚苯乙烯 (PS) 微球粒径的精准预测与闭环优化。在微米-宏观层级，开发了基于机器视觉反馈的自适应自组装系统，有效提升了胶体晶体膜的均匀性与可重现性。此外还实现了自组装结果的宏观/微观多级自动分级与缺陷评估，为后续光子与电子器件的自动化制备提供了可靠质量依据。
浙江大学侯廷军教授的报告以“基于生成式AI和大模型的药物设计方法研究”为题目，强调将新型AI算法引入到新药研发，主要介绍了AI药学的基本概念、近期课题组相关工作的研究进展，以及目前面临的挑战。
上海交通大学陈海峰教授带来了以“基于人工智能的蛋白质药物分子设计”为题的报告。他指出当前蛋白质设计方法的缺陷，并分享了一种基于Graphormer的全新蛋白质序列设计 (GPD)、骨架设计方法 (GPDL) 以及蛋白质的动态结构预测方法 (IDPFold)。在此基础上，研究构建了全流程的TransProtein蛋白质从头设计平台。团队利用该平台对GLP-1以及慢性镇痛多肽药物进行了设计及验证，获得了长效的GLP-1多肽减重药物以及慢性镇痛药物。
中山大学柯卓锋教授在报告中强调了大数据驱动的人工智能研究范式为均相催化反应设计带来新的机遇和挑战。针对上述挑战，其研究团队开发了高效快速经济的反应自动化探索方法，发展了虚拟合成和迭代智能设计策略，为促进虚拟合成和数据驱动的人工智能催化反应设计提供了新的工具和思路。通过智能设计指导实验，团队成功开发了系列原创的可持续催化体系，实现了高效、绿色、温和的均相可持续催化反应。
MDPI化学学科出版经理Haewon Song博士以MDPI视角出发，探讨了化学研究中人工智能应用的新兴出版趋势。她指出，人工智能在为数据分析、分子设计和工作流程带来改变的同时，也在重塑出版行业。基于此，她在报告中展示了MDPI如何将人工智能技术整合到编辑和同行评审过程中，以提高效率和质量，并介绍了MDPI如何通过各种出版渠道积极支持化学研究领域。
东南大学王金兰教授进行了题为“从小数据集到大模型——数据驱动材料设计的挑战与机遇”的报告，探讨了小数据情况下如何通过算法策略实现高效的性质预测、如何从黑盒模型提取具有物理化学内涵的描述符、如何利用生成模型实现结构空间的扩充与性质导向的材料构筑、以及如何利用大语言模型实现晶体合成性与合成路径的可靠评估。
苏州大学李有勇教授在题为“图神经网络方法的发展及在能源材料中的应用”的报告中，分享了其团队发展的自学习输入图神经网络方法SLI-GNN，能够实现自学习原子输入，展现出了较高的准确性、良好的泛化能力以及出色的迁移学习性能，并且在多种功能材料设计中得到应用，加速了自下而上的新型材料的设计。
北京师范大学申林教授在报告中介绍了其团队最近开发的量子化学与机器学习集成化的材料智能设计平台：Darwin4Matter。针对功能材料往往缺乏有效样本和优质数据这一难题，该平台整合并优化了量子化学计算、数值模型修正、数据扩增、机器学习建模、高通量虚拟筛选和验证迭代等一系列模块，实现了材料结构的自动生成、优选和迭代。
北京大学高毅勤教授的报告聚焦“生成式分子模型”。为了更加高效地寻找、设计和优化与蛋白质结合的小分子，其研究团队发展了一系列快速对接方法。通过对分子空间的压缩表示并开发了遗传生成算法，结合快速蛋白/小分子对接，团队实现了包含共抑制或特异性抑制等多目标任务的蛋白抑制剂的生成。为了更加方便和高效地使用这些软件，团队建立了分子计算智能体，从而可以使用自然语言进行人机交互，完成多样的科学计算任务。
北京师范大学/河南大学陈雪波教授对“电子能量转移知识驱动的智能光反应平台建设”进行了分享。相关研究基于高精度量子化学方法构建了适用于复杂光反应的 多态单电子转移与能量转移动力学 (SET/EnT) 模型，系统整合了电子结构演化、势能面耦合、辐射与非辐射弛豫路径等关键物理要素，形成可用于机理解析与性能预测的理论框架。在此基础上，进一步提出了 “模型—数据—知识”三维融合的垂直知识体系，推动材料研发范式由经验驱动向“机制 + 数据融合”驱动转变。
中国科学院化学研究所江剑研究员介绍了“物理知识嵌入的机器学习力场模型”。其研究团队构建了通用多尺度高阶等变神经网络力场模型，并通过物理知识嵌入，针对有机分子体系，克服了传统机器学习力场模型的高昂计算复杂度、模拟不稳定性以及大数据集依赖等缺点。基于该模型，针对有机体系，实现了百万原子级高效、量子化学精度、长时间分子动力学模拟。
高峰论坛
作为本次峰会的重要环节之一，高峰论坛由北京大学高毅勤教授主持，刘忠范教授、张东辉研究员和冯小明教授参与讨论，围绕“AI赋能分子设计与材料发现”、“AI设计的分子如何跨越‘合成鸿沟’”、“AI驱动的化学研究新范式与教育创新”等话题展开深度探讨。
闭门会议
11月8日下午，MDPI (中国) 化学科学委员会召开了第二次闭门会议。
会议由MDPI公共关系经理孙洁欣主持，化学科学委员会成员刘忠范教授、陈春英研究员、冯小明教授、郭子建教授、化学科学委员会秘书孟艳芳女士、MDPI副总经理刘国水博士、出版总监李颖莉博士、市场总监卢翠香女士、化学学科出版经理高静女士和Haewon Song博士出席了会议，陈学思教授、徐春明教授线上参与。
会议围绕期刊建设、全球合作，以及MDPI在中国区的学术活动展开交流；并对“‘唐有祺奖’评定方案”“如何打造真正有吸引力的学术交流平台”、“新刊建设与发展”、“交叉学科期刊群的战略必要性”等6个议题进行深入探讨。
MDPI第二届化学学科峰会在浓厚的学术交流氛围中圆满落下帷幕。会议在人工智能渗透学术研究的背景下，为化学学科领域学者提供了宝贵的科研经验与合作契机。未来，MDPI将持续与科学委员会携手，构建多样化的学术交流平台，共同推动化学学科研究与传播迈向新高度。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自MDPI开放科学科学网博客。 链接地址： https://blog.sciencenet.cn/blog-3516770-1509976.html
上一篇： Diagnostics：第一届国际诊断学线上会议 (IOCDi 2026) 开放征稿中 下一篇： Molbank：已知化合物发表的新通道