为促进思想碰撞，传承科研薪火，凝聚青年力量，共注发展新能，7月14日下午，上海有机所在君谋报告厅举办“AI for Science”青年说暨青促会学习活动。本次活动由青促会、研究生会和团委联合举办，活动围绕“顺应科技变革，顺应时代要求”这一主线，聚焦人工智能如何重塑科研范式、加速学科交叉创新，共同探讨AI驱动的前沿科学突破与挑战。

 刘菲副所长为活动致辞。刘菲对“青年说”和“研途▪分享荟”这两个活动品牌的携手合作给予了充分的肯定，二者联合共同打造了一个跨学科交流与思想碰撞的平台，以青年为主角，讲青年故事，促青年成长，有效的推动多学科深度融合与交流互鉴。希望参与活动的青年能够汲取他人经验，明确自身方向，为有机所科研事业发展注入源源不断的青春动能。

刘菲致辞

 刘智攀教授聚焦“通用全局神经网络势函数的科学发现引擎”，现场演示了其势函数平台的功能实现。他系统介绍了相关势函数平台的搭建过程，并指出在结构与反应复杂度层面，原子模拟技术已被人工智能重新定义。通过生成AI、全元素通用势函数计算以及数据库支撑，基于LASPAI平台的计算驱动材料设计成为可能，可形成一种新的科研路径，即“理论筛选指导实验—实验加速计算模拟”。

刘智攀报告

 薛小松研究员以“理和数据辅助的含氟试剂与反应设计”为题，围绕氟化学的独特性质，系统介绍了从他们是如何从建立含氟试剂活性标度的困惑出发，到构建FluoBase数据库的完整研究路径。他详细阐述了该数据库如何支持新试剂的开发与反应设计，并通过数据驱动的方法推动了含氟化合物研究范式的转变。

薛小松报告

 李叙潼研究员围绕“抗肿瘤药物机制发现的多模态深度学习算法”，详细介绍了其团队开发的一种多模态融合框架，该框架整合了基因组学、蛋白质互作网络及临床病理图像数据。通过引入生物通路图网络和化合物生物特征，该方法突破了传统化学结构分析的局限，能够更全面地捕获分子的生物学特性，从而有效应对肿瘤靶点“不可成药性”问题，并在药物敏感性预测方面实现了创新突破。

李叙潼报告

 在互动环节，与会青年就新AI模型对过渡态拟合的过程与结果、晶体结构相似性对应新靶点发现、基于相关家族数据的农药靶点预拟合设计等关键问题与报告人展开了深入的探讨，三位报告人耐心细致地解答了大家的疑惑，同时也通过现场实操的方式进一步加深了同学们对“AI for Science”应用的认识。

现场提问

本次活动通过三位学者对人工智能技术在多学科领域的系统性实践，全面展示了从基础算法开发到科学问题解决的转化路径，为青年科研人员提供了宝贵的交叉创新方法论启示。希望有机所青年们能够从活动中汲取营养，心有所悟、行有所向，以青春之名扛起科技创新的时代重任，在抢占科技制高点的浩荡浪潮里，书写属于他们的绚烂青春诗篇。

本次活动为中国科学院大学 “化入我心讲坛”支持项目，感谢绘岳科技（上海）有限公司的大力支持。

活动现场