【讲座题目】分子光谱的人工智能模拟与结构反演
【主 讲 人】胡伟
【讲座时间】2024年8月4日 星期日下午15:30-16:30
【讲座地点】主楼D座603
【主讲人简介】齐鲁工业大学（山东省科学院）教授、博导、山东省青年泰山学者，博士毕业于中国科学技术大学与瑞典皇家工学院，从事量子化学、人工智能、机器学习、分子光谱相关研究。主持国家自然科学基金2项，中国博士后基金面上项目1项，中国科学技术大学青创项目1项。发表SCI论文100余篇, 其中以一作或通讯作者在Nat. Comput. Sci., J. Am. Chem. Soc., PNAS, J. Phys. Chem. Lett, WIREs Comput. Mol. Sci.等杂志上发表论文60篇。
【讲座内容简介】分子光谱能够提供分子的“指纹信息”， 被广泛地应用在生物、医药、材料、环境、化工等领域。利用分子光谱识别分子类型或者分子精细结构主要有两种途径：光谱数据库匹配方法和理论模拟试错方法。然而，光谱数据的欠缺和量子化学的昂贵成本限制了光谱解析的效率和精度。基于此现状，报告人开发了分子光谱的人工智能算法，并发展了直接将光谱“翻译”为简化分子线性输入规范（SMILES）的机器学习算法。首先，通过网络爬虫和高通量的量子化学计算搭建包含分子的标量、矢量、张量性质，以及红外、拉曼、紫外-可见、核磁共振光谱的大数据库：QM9S。其次，结合自注意力机制、E（3）等变图神经网络、球谐函数、贝塞尔函数、卷积神经网络等，发展了深度等变张量注意力网络（DetaNet），用于预测各类分子性质和光谱。最后，报告人基于Transformer，通过提取光谱特征矩阵、SMILES与光谱特征的对抗学习等，发展了直接将分子光谱“翻译”为SMILES的机器学习算法TranSpec。所发展的新模型、新算法，将为表征微观结构、理解微观作用机制、揭示复杂构效关系提供知识基础和软件工具。
