隨著“人工智能+”時代加速到來，擁有一個能自主閱讀文獻，制定實驗方案，并在無人干預的情況下完成全流程實驗，創造出新的化學品和材料的機器人，已經成為可能！經過八年攻關，中國科學技術大學化學與材料科學學院教授羅毅、江俊、王嵩團隊終于帶來一項具有深遠影響的科研成果——“機器化學家”。其背后，曙光智算AC平臺提供了算力最優解。

數據-知識-模型協同驅動的“機器化學家”平臺，可以提高新材料的創制效率。該平臺由“化學大腦”、機器人實驗員和智能化學工作站三部分組成。其中，“化學大腦”通過分析大量化學實驗和理論數據建立知識圖譜，具備閱讀理解文獻、設計化學實驗、自主優化方案的能力。機器人實驗員和多個化學工作站之間能夠進行數據交換和互動，實現了精準協同工作。

在實際應用中，“機器化學家”具有優勢顯著。可通過閱讀16000篇論文，自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數據和200組全流程機器實驗數據，成功建立了理實交融的智能模型。這一過程依賴傳統方式需要1400年，而“機器化學家”僅用5周就找到了全局最優解。 算力挑戰與平臺應對

盡管“機器化學家”展現了巨大優勢，但該平臺在運作中面臨多重算力挑戰。整合大規模高質量數據、訓練可解釋的人工智能模型和構建復雜知識圖譜，都對計算能力提出了高要求。實驗模擬和方案優化同樣需要強大計算支持，特別是在多組件平臺需要并行計算的情境下。對于復雜的計算任務，包括文獻挖掘、理論計算和機器實驗數據的整合，也對計算能力提出了挑戰。

曙光智算AC.sugon.com平臺，為克服這些算力挑戰提供了可能性。基于業內首個算網原生資源底座，為團隊提供了“先進、綠色、無損算力”和“集算力、數據、應用、運營、運維為一體的服務”，通過一體化資源協同調度系統，可以智慧化、定制化地根據作業需求匹配計算資源與環境，實現供需雙方的順暢對接，幫助團隊更好地應對大規模數據處理和計算需求，助力“機器化學家”平臺的成功應用和未來發展。

審核編輯：彭菁