一篇以西湖大學(xué)本科生張樂程為共同第一作者的論文，日前被人工智能領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議之一的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)（NeurIPS）錄用。
張樂程
據(jù)介紹，今年的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)12月10日起在美國(guó)新奧爾良舉行，共收到12343篇有效論文投稿，最終26.1%的文章被錄用，西湖大學(xué)有9篇入選，分別來自工學(xué)院的李子青實(shí)驗(yàn)室、王東林實(shí)驗(yàn)室和張?jiān)缹?shí)驗(yàn)室，其中一篇是以李子青實(shí)驗(yàn)室博四學(xué)生夏俊和大二本科生張樂程為共同一作的“理解和克服深度模型在分子屬性預(yù)測(cè)任務(wù)上的局限性”。以今年春天的投稿時(shí)間論，張樂程參與這項(xiàng)研究、撰寫論文時(shí)還在讀大一。
目前，AI已成為輔助新藥發(fā)現(xiàn)的重要手段，尤其在藥物分子的屬性（如毒性、溶解度）預(yù)測(cè)中至關(guān)重要，但在研發(fā)和生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型不如傳統(tǒng)模型有效，這很反常。歷時(shí)三個(gè)多月研究，這篇論文的作者找到癥結(jié)：分子有“活性懸崖”效應(yīng)，分子結(jié)構(gòu)細(xì)微的變化會(huì)導(dǎo)致很大的屬性差異，而先進(jìn)的深度模型對(duì)這種細(xì)微的結(jié)構(gòu)變化不敏感，并提出一種基于分子數(shù)據(jù)特征編碼的方式來解決問題。
西湖大學(xué)2018年成立，定位于“高起點(diǎn)、小而精”的新型研究型大學(xué)，2022年招收首屆本科生。張樂程當(dāng)年畢業(yè)于杭州蕭山中學(xué)，是西湖大學(xué)首屆60名本科生之一。西湖大學(xué)的本科生在前兩年不分專業(yè)，學(xué)校為每名學(xué)生配備一名博導(dǎo)作為學(xué)術(shù)導(dǎo)師，導(dǎo)師和學(xué)生“雙向選擇”，張樂程選擇了人工智能講席教授、電氣電子工程師學(xué)會(huì)會(huì)員李子青。在自薦信中，他介紹自己“高中階段打了100000+行的代碼，獲得NOIP省一（信息學(xué)奧林匹克聯(lián)賽浙江賽區(qū)一等獎(jiǎng)）和NOI冬令營(yíng)全國(guó)銀牌；基本掌握算法導(dǎo)論、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)，也涉獵了斯坦福大學(xué)的具體數(shù)學(xué)，對(duì)人工智能有些許了解”，順利進(jìn)入李子青實(shí)驗(yàn)室。
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