本文解读了第三届世界科学智能大赛，重点关注AI4S（AI for Science）领域。文章通过生动的例子解释了AI生成化学分子结构的实际应用，例如加速新药和新材料的研发。参赛者需要训练AI模型，使其能够理解和生成合理的分子结构，从而降低实验成本，提高研发效率。文章介绍了比赛的具体任务和技术，并强调了AI在科学研究中的重要性。

🧪 AI4S的核心在于利用人工智能技术加速科学研究，尤其是在新药和新材料的研发中。

🔬 大赛任务是训练AI生成化学分子结构，类似于“分子画家”，让AI学会理解和生成合理的分子结构，包括原子类型和坐标。

💡 AI生成分子结构的优势在于能够减少90%的试错成本，加速科学发现，例如抗癌药和电池材料的研发。

🛠️ 参赛者可以利用扩散模型、GAN、VAE等生成式AI技术，结合强化学习优化生成结果，实现AI生成分子结构的目标。

原创 一起学习的 2025-04-22 23:59 浙江

 Datawhale学习 

学习解读：第三届世界科学智能大赛

黄仁勋将大语言模型、具身智能、AI4S 并列为AI 三大关键方向，2025年AI春训营第二期，增加了由上海科学智能研究院和复旦大学联合主办的全球规模最大的AI4S赛事：第三届世界科学智能大赛。

AI4S到底有什么用？结合大赛项目帮助大家通俗易懂理解。

通俗易懂的理解AI4S赛题

为什么我们要用AI生成化学分子结构：

想象你是一名科学家，想设计一种新药或新能源材料，但发现现有的分子数据库里没有合适的结构。实验合成或理论计算又太贵、太慢，怎么办？  ——这时候，AI生成化学分子结构就能派上用场！  

具体的大赛任务：

你需要训练一个“分子画家”AI（生成式模型），让它学会：  

1. 观察学习：通过分析赛事方给的分子数据集（比如一堆C、H、O等原子组成的3D结构），理解分子中原子如何“拼装”才合理（比如碳原子通常连4个键，氢原子不会乱飘）。  

2. 自由创作：用学到的规则，AI自动“画”出1万个全新的3D分子结构（只需列出原子类型+坐标，比如“碳原子在(0.1, 0.2, 0.3)”）。

你可以动手实践的技术：

可用扩散模型（如Diffusion）、GAN、VAE等生成式AI（类似Stable Diffusion画图，但生成的是分子），或结合强化学习优化生成结果。  

为什么用AI生成分子结构很重要？

如果AI能高效生成合理分子，科学家就能直接筛选候选结构做实验，省去90%的试错成本，加速发现抗癌药、电池材料等！  

AI生成化学分子结构赛题共学，倒计时2天

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