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大连化物所发布智能化工大模型

来源:中国科学院大连化学物理研究所      2024-03-27
导读:3月22日,中国科学院大连化学物理研究所低碳催化与工程研究部(DNL12)叶茂研究员和刘中民院士团队与华为技术有限公司在前期合作基础上,联合大连理工大学软件学院、榆林中科洁净能源创新研究院等开发了智能化工大模型1.0版本,并在华为“昇思人工智能框架峰会2024”上发布。

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3月22日,中国科学院大连化学物理研究所低碳催化与工程研究部(DNL12)叶茂研究员和刘中民院士团队与华为技术有限公司在前期合作基础上,联合大连理工大学软件学院、榆林中科洁净能源创新研究院等开发了智能化工大模型1.0版本,并在华为“昇思人工智能框架峰会2024”上发布。智能化工大模型基于华为昇腾人工智能基础软硬件平台开发,可实现化工知识的快速检索及化工流程工艺的自主设计和优化,有望缩短化工工艺流程的研发周期,为实验室成果快速走向工业化提供可能。

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化学工业是国民经济重要的基础性行业,产品涵盖衣食住行等领域,但传统范式下化学工业过程新技术研发面临多重挑战。由于缺乏对化工多尺度复杂过程的精确理论描述,新技术研发依赖逐级放大,研发周期往往在十年以上,且耗资高、市场风险大。以大模型为代表的人工智能技术为化工技术开发提供了数据驱动新范式,可改变长期以来我国化工设计领域依赖国外工业软件的状况。研究团队结合我所丰富的化工应用场景和海量的研发数据,开发了智能化工大模型,为推动化工研发新范式建立和化工工业软件国产自主化奠定了重要基础。

研究团队围绕智能化工大模型,开展了一系列工作:开发了化工数据处理平台,可实现用于大模型预训练的多源异构化工数据的高效处理;发展了化工领域知识图谱构建框架,可实现基于大模型的化工领域知识的自动标注和结构化处理。智能化工大模型,不仅可通过交互问答方式实现化工知识的快速准确检索,还初步实现了化工工艺流程自动生成、仿真和反馈优化。研究团队还开发了全流程高通量催化反应机器人试验装置,通过耦合智能化工大模型进行催化反应机理的挖掘,实现了甲醇制丙烯(DMTP)等工艺过程的反应动力学自动生成。

上述工作得到了辽宁省滨海实验室联合基金类项目、辽宁省人工智能领域科技创新项目(重点研发计划项目)、榆林中科洁净能源创新研究院能源革命科技专项、大连人工智能计算中心等项目的支持。


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