随着“人工智能+”时代加速到来，拥有一个能自主阅读文献，制定实验方案，并在无人干预的情况下完成全流程实验，创造出新的化学品和材料的机器人，已经成为可能！经过八年攻关，中国科学技术大学化学与材料科学学院教授罗毅、江俊、王嵩团队终于带来一项具有深远影响的科研成果——“机器化学家”。其背后，曙光智算AC平台提供了算力最优解。

“机器化学家”的构建与成果

数据-知识-模型协同驱动的“机器化学家”平台，可以提高新材料的创制效率。该平台由“化学大脑”、机器人实验员和智能化学工作站三部分组成。其中，“化学大脑”通过分析大量化学实验和理论数据建立知识图谱，具备阅读理解文献、设计化学实验、自主优化方案的能力。机器人实验员和多个化学工作站之间能够进行数据交换和互动，实现了精准协同工作。

在实际应用中，“机器化学家”具有优势显著。可通过阅读16000篇论文，自主遴选出5种非贵金属元素，融合2万组理论计算数据和200组全流程机器实验数据，成功建立了理实交融的智能模型。这一过程依赖传统方式需要1400年，而“机器化学家”仅用5周就找到了全局最优解。

算力挑战与平台应对 

尽管“机器化学家”展现了巨大优势，但该平台在运作中面临多重算力挑战。整合大规模高质量数据、训练可解释的人工智能模型和构建复杂知识图谱，都对计算能力提出了高要求。实验模拟和方案优化同样需要强大计算支持，特别是在多组件平台需要并行计算的情境下。对于复杂的计算任务，包括文献挖掘、理论计算和机器实验数据的整合，也对计算能力提出了挑战。

曙光智算AC.sugon.com平台，为克服这些算力挑战提供了可能性。基于业内首个算网原生资源底座，为团队提供了“先进、绿色、无损算力”和“集算力、数据、应用、运营、运维为一体的服务”，通过一体化资源协同调度系统，可以智慧化、定制化地根据作业需求匹配计算资源与环境，实现供需双方的顺畅对接，帮助团队更好地应对大规模数据处理和计算需求，助力“机器化学家”平台的成功应用和未来发展。

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