结果介绍：学院聚焦AI for Science前沿领域，汇聚多学科交织势能，形成算法平台和交织应用一系列创新结果，连续推动科学研究的智能化厘革。在基础算法平台、图机械学习盘算平台取得重要结果，研发首个基于国产深度学习框架计图的图机械学习算法库Jittor-Geometric，为科学盘算提供了更高效的国产化解决方案。在微观和介观尺度，研发了一系列基于几何学习的端到端预测与生成模型，为小分子药物设计、抗体药物设计、卵白质药物设计、高分子药物设计开拓了新要领路径。在宏观和超宏观尺度，提出了数据与机理双驱动新一代智能科学盘算框架，解决了大规模湍流加速仿真、缺失视察多物理场生成、无人机航行气动实时预测、精准临近降水预报等挑战难题。上述创新结果发表在《自然-机械智能》、《自然-通讯》、ICML、NeurIPS、KDD、ICLR等顶级期刊和聚会会议，获得ICLR杰出论文奖提名、校级优秀科研结果奖等荣誉。学院将连续推动AI for Science范式厘革，以智能算法为纽带，助力跨领域科学新发现和新突破。