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（图文 | 辛西、在文 编辑 | 信息 审核 | 冯在文）9月2日上午，天成彩票 “Happy Hour”年度第10期学术交流会在一综B316会议室举行。日本大阪大学计算机学院李晨副教授为学院师生作了题为“基于生成式AI的分子设计：模型设计与应用”的学术报告。报告由冯在文老师主持，天成彩票 章文教授、刘建晓老师、刘世超老师、石礼娟老师等50余位老师和同学以线下线上结合的方式参与了学术交流活动。

李晨副教授主要从事小分子生成、AI制药相关研究，近5年在AAAI、IJCAI等人工智能顶会发表多篇相关论文。传统药物发现长期受限于其高昂的成本、漫长的周期与极高的失败率，其核心瓶颈在于难以探索浩瀚的化学空间、过程依赖经验与偶然性及后期开发中的巨大损耗。近年来，人工智能（AI）尤其是深度学习技术为应对这些挑战提供变革性解决方案。AI通过学习复杂的构效关系与生物学规则，可极大加速并优化药物研发流程。

李晨副教授首先介绍了用于药物发现的生成式人工智能研究背景，随后从3方面阐述了在研究方向上的贡献：在从头分子生成与性质优化方向，开展了包含 TransORGAN、TenGAN、InstGAN 等模型搭建研究；在基于现有骨架的分子结构补全方向，取得 SpotGAN、RL - MolGAN 等模型的研究成果；在基于生物信息（如基因表达）的目标分子生成方向，取得以 GxVAEs等模型为代表的相关研究成果。

报告结束，章文教授等多名老师及学院博士、硕士研究生代表就小分子生成、多源特征提取、多模态分子信息融合等问题与李晨副教授进行了深入交流讨论。