Datawhale学习
学习解读：第三届世界科学智能大赛
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
（文：Datawhale）