——國工智能成功舉辦第二屆“AI課題推進文獻綜述”內(nèi)部培訓分享會

    近日，煙臺國工智能科技有限公司成功舉辦了第二屆“AI課題推進文獻綜述”內(nèi)部培訓分享會。本次會議由AI研究員胡策博士主導分享，圍繞“化學反應智能分析平臺”引導AI課題團隊成員展開深入探討，旨在通過AI技術優(yōu)化化學反應網(wǎng)絡構建、反應機理研究及產(chǎn)物路徑預測，助力企業(yè)提升研發(fā)效率，降低實驗成本。 

（一）會議核心議題 ：

1. 化學反應網(wǎng)絡構建與反應機理研究

    會議首先探討了如何利用AI技術高效構建化學反應網(wǎng)絡，并深入分析反應機理。通過機器學習模型，可以快速識別關鍵中間體，預測可能的反應路徑，從而加速新反應的發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化。

2. 反應路徑與過渡態(tài)結構預測  

     AI在反應路徑和過渡態(tài)結構預測方面展現(xiàn)出巨大潛力。借助量子化學計算與深度學習結合的方法，研究人員能夠更準確地模擬反應能壘，優(yōu)化合成路線，減少實驗試錯成本。

3. 產(chǎn)物結構預測與雜質(zhì)分析  

     會議還重點討論了如何利用AI預測產(chǎn)物結構，并高效獲取可能的雜質(zhì)結構。通過大數(shù)據(jù)分析和分子建模技術，系統(tǒng)可自動識別副反應路徑，幫助化學家提前規(guī)避雜質(zhì)生成風險，提高合成純度。

4. 反應難易程度智能判斷 

     AI模型能夠基于熱力學和動力學數(shù)據(jù)，對反應難易程度進行智能評估，為實驗設計提供優(yōu)先級建議，顯著提升研發(fā)效率。

（二）AI研究院碩博團隊互動討論環(huán)節(jié)  

     本次培訓邀請了公司AI課題研發(fā)團隊的核心成員們進行專題討論，并結合實際案例展示了AI在化學反應分析中的應用成果。參會人員積極參與討論，就如何進一步優(yōu)化算法、提升預測精度等問題進行了深入交流。 

（三）展望未來  

     煙臺國工智能科技有限公司將持續(xù)推進AI與化學研究的深度融合，致力于打造更智能、更高效的化學反應分析平臺，助力醫(yī)藥、材料、化工等行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。讓我們共同期待AI賦能化學研究的更多突破！