2024年AI 颠覆合成化学之路——人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术论坛

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会议时间:2024-10-25 ~ 2024-10-27
举办场地:上海市 导航
主办单位:中国化工企业管理协会医药化工专业委员会 更多会议
大会主席:领域专家
会议介绍

随着人工智能(AI)技术的快速发展,它在化学研究领域的应用已经引起了科研范式的变革。特别是在化学合成这一领域,AI 技术的应用不仅提高了研究的效率,还增强了实验的精确性和创新性。引入 AI+化学合成尤为重要,利用人工智能的逆合成分析、机器学习、神经网络等技术,预测合成路径,通量筛选,快速寻找到最有潜力的合成路径。人工智能有望助力合成化学研究迈上新的台阶。我单位定于 2024 年 10 月 25 日—27日在上海市举办“AI 颠覆合成化学之路——人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术论坛”,本次会议将邀请主管部门领导、行业内专家、学者及企业相关负责人与会演讲,对相关热点、面临的难点问题进行探讨和交流。

会议形式:专家演讲、案例分析、互动交流、仪器设备展示

会议交流内容:

1. 人工智能在有机合成中的应用;

2. 人工智能在化学材料合成的应用;

3. 人工智能对化学合成的启发与助力;

4. 化学人工智能算法的开发与应用;

5. 人工智能时代的化学化工研究及产业化;

6. 人工智能在新药研发中的应用;

7. AI 驱动药物靶点发现;

8. 人工智能在合成生物领域的创新应用;

9. 人工智能+合成生物制造产业化的未来发展与思考。

会议邀请出席领导嘉宾、专家及报告主题(排名不分先后):

★ 陶胜洋 大连理工大学化学学院院长,教授,入选国家级青年人才。研究方向为反应过程强化与智能化学,包括微流体、连续化反应、智能化学等化学化工与信息技术交叉领域。主持国家和企业项目 20 余项,发表学术论文 110 余篇,主编和参编专著与教材 7 部,在服务国家重大需求领域取得了多项成果。现担任大连市智能化学重点实验室

主任;中国化工学会微化工技术、智能制造两个专业委员会委员。

报告主题:数字技术增强的化学反应过程

★ 何 晓 华东师范大学,上海市分子智造前沿科学研究基地主任,二级教授,博士生导师。2003 和 2006 年分别在南京大学获得学士和硕士学位;2010 年在美国佛罗里达大学获得博士学位;2011-2012 年在美国伊利诺伊大学香槟分校从事博士后研究。研究领域为理论与计算化学,研究方向包括复杂分子体系的量子分块方法,密度泛函方法的发展,与人工智能在化学中的应用。

报告主题:ChemGPT:人工智能驱动的分子智造平台

★ 夏 宁 法国科学院化学博士,拥有化学和 IT 双重学术背景,曾先后在德国拜耳集团和巴黎欧莱雅的研发部门工作。 2009 年,与合伙人共同创立了 eNovalys,并担任 CTO,主导开发了多项化学信息学软件产品,旨在提高化学实验研发效率。2018 年夏宁博士创立智化科技 Chemical.AI,并于 2021 年在上海创办了自动化智能实验室(ChemAILab)。夏宁博士带领团队在化学信息学领域深耕十余年,有着丰富的研发经验,并积累了大量化学化工的专业数据,是国内从事 AI 赋能化学合成领域的先行者。

报告主题:AI+自动化加速分子合成

★ 张崇焕 广州国家实验室博士后,英国剑桥大学 AI 化学博士,从事 AI 和有机化学、化学工程的交叉学科研究。已建立 AI 引导的合成反应模型、逆合成路线设计、新反应发现、化学垂直领域大模型等方法和产品。

报告主题:大语言模型助力有机合成

★ 苏 安 浙江工业大学副教授、博导,湖州市“南太湖精英计划”领军人才。美国伦斯勒理工大学化学博士,佐治亚理工大学计算机科学硕士。在 ACS Catalysis,AIChE Journal, Chemical Engineering Science, Industrial & Engineering Chemistry 等国际知名期刊发表 SCI 论文近 30 篇。主要从事智能医药研发与制造的研究,包括 AI 驱动的分子设计与筛选、合成方案规划、流动化学工艺优化等。主持多项国家级、省部级自然科学基金项目及重点研发计划课题。

报告主题:AI 驱动的连续流合成工艺设计与优化

★ 陶静雯 明度智云 AI 创新部主任,负责人工智能+生物医药解决方案设计和落地,项目经验覆盖药企研发、制造、质量等环节,负责搭建 AI 药物性质预测平台、AI+DOE 工艺开发平台,AI 药物生产异常检测平台,干细胞图像检测平台,大模型智能培训等应用,从算法设计到应用实践于一体。

报告主题:人工智能赋能药企降本增效最佳实践

★ 姚建华 中国科学院上海有机化学研究所,研究员。研究方向:化学信息学方法及其应用。

报告主题:智能技术与化学合成

★ 林昶旭 厦门大学物理科学与技术学院副教授,多年来从事智能化学科研教学工作,研发多型号智能化学教学科研设备,承担多项重点单位自动化项目订制开发、智能化学系统设计开发部署工作。设计承担《化学自动化及实验》课程体系,为智能化学培养相应人才。

报告主题:单通道全自动合成工作站的应用

★ 于浩然 浙江大学杭州国际科创中心合成生物学研究所副所长。

报告主题:待定

★ 刘 琦 同济大学 长聘教授。

报告主题:待定

★ 李中伟 烟台国工智能科技有限公司 AI 研究院院长。致力于 AI4S 技术在分子科学领域相关行业的产业落地,主导了与万华化学、京博石化、泰和新材等国内龙头企业在均相催化剂研发、高分子材料研发等方向科研命题。本次报告,将就其与化学/化工/材料行业的企业客户在有机合成相关的交流经验和大家进行分享,以及如何应用人工智能和科学计算技术在解决合成产业相关问题方面与大家进行沟通和交流。

报告主题:人工智能和科学计算在合成路线开发中的应用

★ 邓光辉 上海鹰谷信息科技有限公司/CEO,中国科学院上海药物所博士,2008-2013 年,加入葛兰素史克(GSK),从事靶标确认、苗头化合物筛选和先导化合物优化、临床化合物选择等工作。2010 年,因临床化合物候选成功,获得 GSK 杰出贡献银奖;

2013 年,获得杰出科学家奖和 GSK 股票。重点参与的 2 个药物分别进入临床 I 和 II 期。

今,创办上海鹰谷,致力于为企业建立自己的研发数据库,提供电子实验记录本、试剂和样品库存管理、化合物注册管理、结构式编辑器、IUPAC 中文命名等软件工具。

报告主题:鹰谷 AI 正在重构人类化学和生物科研数据库和知识库

以下内容为GPT视角对AI 颠覆合成化学之路——人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术论坛相关领域的研究解读,仅供参考:

人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术研究现状

一、人工智能在化学合成中的创新应用

逆合成分析

人工智能通过逆合成分析技术,能够计算出最优的合成路径。这一技术基于大数据和机器学习算法,通过对大量已知化学反应的学习,能够预测和设计出从目标产物回溯到起始原料的合成路线。

科研人员可以更快速地预测和筛选合成路径,显著缩短研发周期,提高研发效率。

机器学习与神经网络

基于机器学习的算法能通过已有的实验数据对潜在的化合物进行快速筛选,使研究人员能够在短时间内评估大量合成方案。

神经网络则能够模拟复杂的化学反应过程,进一步优化合成条件,提高产物的纯度和收率。

实际应用案例

在有机合成领域,人工智能技术已经成功应用于新化合物的发现、合成路径的优化以及催化剂的筛选等方面。

在化学材料合成方面,人工智能技术也在助力新材料的研发,如通过预测材料的性质、寻找新的材料组合或优化材料配方来加快材料研发周期。

二、人工智能在生物合成中的创新应用

生物合成路径的设计与优化

通过AI算法的支持,研究人员能够更好地理解和设计生物合成路径,从而为新药开发和其他生物制造过程提供有力支持。

AI技术可以预测和优化生物合成过程中的关键步骤,提高产物的产率和纯度。

药物研发

在药物研发领域,人工智能技术被广泛应用于药物靶点的发现、药物分子的设计和优化等方面。

通过AI技术,研究人员可以更快地筛选出具有潜在药效的化合物,并对其进行进一步的优化和改造,以降低药物的副作用和提高其疗效。

合成生物学

在合成生物学领域,人工智能技术也在发挥着重要作用。通过AI技术,研究人员可以设计和构建出具有特定功能的生物系统,如生物传感器、生物反应器等。

这些生物系统可以应用于环境监测、生物制造和生物治疗等领域,为生物医学和生物技术的发展提供新的思路和方法。

三、面临的挑战与未来展望

挑战

数据质量与量的保障:在化学合成和生物合成领域,数据的质量和数量对AI技术的准确性和可靠性至关重要。然而,目前仍存在数据不足或数据质量不高的问题。

算法的设计与优化:针对复杂的化学反应和生物过程,需要设计出更加高效和准确的算法来模拟和预测其过程。

工业化过程中的落地问题:如何将AI技术应用于实际的工业化生产过程中,仍需要进一步的探索和实践。

未来展望

随着人工智能技术的不断进步和升级,其在化学合成和生物合成领域的应用将会更加广泛和深入。

预计未来将有更多的创新应用和技术突破出现,为化学和生物领域的发展注入新的活力和动力。

人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术可以应用在哪些产业或行业领域

一、医药行业

药物研发

人工智能可以加速药物发现过程,通过预测化合物的生物活性和毒性,筛选出有潜力的候选药物。

AI技术还可以优化药物分子的结构,提高药物的疗效和降低副作用。

疫苗生产

利用基因编辑和微生物发酵技术,结合人工智能优化生产流程,可以实现疫苗的高效、快速生产。

个性化医疗

基于患者的遗传信息和疾病特征,人工智能可以定制个性化的治疗方案,提高治疗效果。

二、材料科学

新材料研发

人工智能可以预测材料的物理和化学性质,指导新材料的合成和改性。

通过模拟和计算,AI技术可以优化材料的组成和结构,提高材料的性能和稳定性。

材料优化

在现有材料的基础上,人工智能可以进行性能优化和成本降低,推动材料的广泛应用。

三、农业领域

生物农药和肥料

通过合成生物学和人工智能技术,可以实现生物农药和肥料的高效、环保和安全生产。

这些产品能特异性地防治病虫害,提高土壤肥力,促进作物生长,增加产量和抗病性。

作物改良

利用基因编辑技术结合人工智能,可以改良作物品种,提升光合效率、抗旱性和抗病虫害能力,以增加产量和改善品质。

四、食品工业

食品添加剂和营养品生产

通过微生物发酵和合成生物学技术,结合人工智能优化生产流程,可以生产功能糖和生物活性物质等食品添加剂和营养品。

人造食品开发

利用合成生物学和人工智能技术,可以实现人造肉和人造奶等食品的开发和生产,减少资源消耗和环境污染,提高食品生产的环保性和可持续性。

五、环境保护

污染治理

通过合成生物学和人工智能技术,可以开发出高效的污染治理技术,如生物降解和生物修复等。

绿色化学

人工智能可以指导绿色化学合成路径的设计和优化,减少有害物质的生成和排放,实现化学合成的绿色化和环保化。

六、能源行业

生物能源

利用合成生物学和人工智能技术,可以开发出高效的生物能源生产技术,如生物质发酵和生物制氢等。

化学储能

人工智能可以优化化学储能材料的合成和性能,提高储能效率和安全性。

人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌

研究机构

中国科学院上海有机化学研究所:该所是集基础研究、应用研究和高技术创新研究为一体的综合性化学研究机构。它聚焦分子合成科学前沿,瞄准化学键的选择性断裂和重组等重大科学问题,结合人工智能,实现合成科学理论和方法的新突破。

企业品牌

Ginkgo Bioworks:这是一家在合成生物学领域具有显著影响力的企业。它构建了集成的人工智能平台技术,通过收购AI相关企业,意图采用集成的研发方法并在计算模型中构建强大的反馈循环,推动AI/ML驱动的实验设计基础设施建设。

Twist Bioscience:主打DNA合成的Twist也开始将业务拓展到AI制药市场,推出了端到端的AI+抗体发现服务。

凯赛生物:国内合成生物学工业端的代表之一,重仓领投了AI蛋白质明星企业,借助AI筛选、改造和设计的全新蛋白质,拥有更高效、精准的代谢线路,提升研发和生产效率。

酶赛生物:自研BioEngine酶进化研发平台,应用了计算机辅助酶定向进化和人工智能,超越了传统的基因型“非理性”策略,提高组合序列多样性覆盖率,识别重要序列区域。

智峪生科:直接将“AI+合成生物学”贯彻全链条的企业,自研的AI计算平台“峪云ZCloud”,不仅大幅提高了元件挖掘与设计的效率,更是将合成生物学管线的研发周期缩短为原来的1/3左右,直接将研发成本下降一到二个数量级。

百葵锐生物:自主开发AI引擎算法SmartEvolution智造平台结合高通量筛选系统,能高效提升蛋白/酶的定向进化效率。

欣贝莱生物:自建的SynGears™平台通过数据挖掘与分析、算法开发/模型构建等,实现“干湿结合”研究模式的迭代优化与升级,以辅助进行大宗医药原料、食品原料以及系列新型活性原料的研究开发和落地生产。

Pow Bio:研发推出了全球首个AI控制的自动化发酵平台,期望大幅降低与生物制造相关的高昂成本。

Jura Bio:主要研发方向是TCR-NK细胞疗法,在AI+合成生物学上的突破属于典型的需求倒逼技术进步。

人工智能在化学合成及生物合成中创新应用技术领域有哪些招聘岗位或就业机会

一、研发类岗位

算法工程师

专注于前沿算法的研究和应用,如机器学习、深度学习等,在化学合成和生物合成的数据分析和模型构建中发挥关键作用。

化学/生物信息学工程师

利用计算机技术和人工智能方法,对化学和生物数据进行处理、分析和挖掘,为化学合成和生物合成提供科学依据。

合成生物学研究员

结合人工智能和合成生物学技术,进行新生物分子的设计、构建和优化,推动合成生物学领域的发展。

药物研发科学家

利用人工智能技术进行药物分子的设计、筛选和优化,加速新药研发进程。

二、数据分析类岗位

数据科学家

负责大数据的分析和挖掘,运用人工智能技术为化学合成和生物合成提供数据支持。

生物信息分析师

专注于生物数据的分析,运用人工智能技术进行基因序列分析、蛋白质结构预测等。

三、技术支持与项目管理类岗位

技术支持工程师

为客户提供人工智能在化学合成及生物合成领域的技术支持,解决客户在使用过程中遇到的问题。

项目经理

负责人工智能在化学合成及生物合成项目的整体规划、执行和监控,确保项目按时完成并达到预期目标。

四、其他岗位

科研助理/实验员

协助科研人员进行化学实验和生物实验,记录和分析实验数据,为人工智能在化学合成及生物合成中的应用提供实验支持。

产品经理

负责人工智能在化学合成及生物合成领域产品的规划、设计、推广和持续优化,确保产品满足市场需求并具有良好的用户体验。

就业机会

科研机构

如高校、研究所等,提供丰富的研发岗位,适合对科研有浓厚兴趣的人才。

生物医药企业

如制药公司、生物技术公司等,提供与药物研发、生物制造等相关的岗位,适合希望将人工智能技术应用于生物医药领域的人才。

科技企业

如互联网科技公司、人工智能公司等,提供与大数据、云计算、人工智能等相关的岗位,适合希望将人工智能技术应用于更广泛领域的人才。

会议日程
2024年10月25日 - 会议酒店报到
2024年10月26日 - 上午 大会主旨报告 下午 会场特邀报告
2024年10月27日 - 上午 会场特邀报告
联系方式

组委会秘书处:

电 话:18701692140(同微)

联 系 人:张立 电子邮箱:huagong_zhangli@163.com

参会企业
主办单位 - 中科凯晟(北京)化工技术研究院
支持单位 - 大连理工大学
支持单位 - 华东师范大学
支持单位 - 智化科技
支持单位 - 广州国家实验室
支持单位 - 浙江工业大学
支持单位 - 明度智云
支持单位 - 中国科学院上海有机化学研究所
支持单位 - 厦门大学
支持单位 - 同济大学
参会事项

会议费用

会务费:2600 元/人(会务费包括:培训、研讨、资料等),同一单位报名两人以上 2200 元/人;食宿统一安排,费用自理。会务费可提前汇款或现场交纳。

论文征集:

本次会议将面向全国征集与主题相关的学术报告、论文、调研成果,作为会议参考资料;请提交论文的人员于 10 月 15 日前将论文提交电子版发送至信箱3239627261@qq.com。要求论文字数不超过 5000 字,文件格式为 word 文档。

参会对象:

1、化工、医药、生物公司研发技术人员,高校、研究院所专家、研究人员;

2、有关设备制造、技术供应商等。

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