Tencent Alchemy 2019获奖团队名单

本次大赛由腾讯量子实验室主任张胜誉担任主席，加拿大Vector Institute for Artificial Intelligence的 Richard Zemel教授与清华大学计算系唐杰教授担任大赛顾问。比赛旨在发展有效的机器学习算法，能够高精度地预测分子的电子结构与物理化学性质，包括分子偶极矩、极化率、前线分子轨道HOMO与LUMO能级及其能级差、焓和自由能等参数。

传统的量子化学方法的计算量随体系增大呈现指数增长，对计算资源有很高的要求，计算时间长，因此，人们无法利用量子化学计算直接对各种元素和功能团组合而成的庞大化学空间进行高通量计算。随着人工智能（AI）的快速发展，利用AI对量子化学计算得到的数据库进行“学习”，最终实现分子性质的快速准确预测，已经成为一个重要的发展方向。

竞赛共吸引了来自全球过百支团队参加，成功激发不同领域人才的创新合作，推动分子科学及应用的加速发展。其中，三支队伍获得奖项，一等奖由来自南京大学化学化工学院的刘子腾及NJU_Chem团队摘得；来自澳大利亚纽卡斯尔大学的李昕宇及UON COMP CHEM团队获得本次竞赛的二等奖；三等奖则由来自德国慕尼黑大学的Janek Groß 及TUM KDD团队获得。

值得一提的是，本次竞赛中前三名获奖团队的成员都同时具有人工智能和量子化学背景，前两名来自中澳两国高校的获胜团队基于自身在量子化学领域的多年经验，提出了对分子量化性质估计卓有成效的新特征，第三名来自于德国的高校的选手则使用传统量子化学领域的能量模型，重构经典的图神经网络算法。因此，不同领域人才的合作是重要的创新研究模式，人工智能与化学的融合，将会显著加速药物发现和新材料的研发进程。

近两年来，南京大学理论与计算化学所的多个课题组都在机器学习方面进行了系列探索，组建团队参加了多个相关比赛，积极培养学生解决问题的能力。在本次Tencent Alchemy比赛中，NJU_Chem队基于腾讯量子实验室的12万个分子数据库和量子化学理论知识，在经典的消息传递神经网络（MPNN）图卷积框架中引入“注意力”机制，使得深度学习算法提取的信息能够更加精准地预测目标性质。NJU_Chem队的一些解决思路还得益于南京大学化学化工学院马晶教授、黎书华教授、马海波教授、李伟副教授、南京大学匡亚明学院陈爽副教授和计算机系郭延文教授、蒋炎岩博士在组会上的深入讨论，吸纳了众多课题组的研究成果。