★ 冯恩波 华东理工大学讲席教授,上海市创新领军人才,现任国家流程工业智能调控技术创新中心副主任。
报告主题:人工智能大模型在精细化工场景的应用
★ 夏 宁 法国科学院化学博士,拥有化学和IT双重学术背景,曾先后在德国拜耳集团和巴黎欧莱雅的研发部门工作。 2009年,与合伙人共同创立了 eNovalys,并担任CTO,主导开发了多项化学信息学软件产品,旨在提高化学实验研发效率。2018年夏宁博士创立智化科技Chemical.AI,并于2021年在上海创办了自动化智能实验室(ChemAILab)。夏宁博士带领团队在化学信息学领域深耕十余年,有着丰富的研发经验,并积累了大量化学化工的专业数据,是国内从事 AI 赋能化学合成领域的先行者。
报告主题:AI自动化在小分子合成中的应用
★ 张书铭 深度原理业务负责人;前BASF亚太研究院研发科学家,曾主导万吨级高压聚烯烃生产装置的AI赋能新材料研发加速器项目;英国贝尔法斯特女王大学化学工程博士,师从国际碳捕集协会主席&CCST期刊主编吴春飞教授;华东理工大学化工学院学士。
报告主题:人工智能解锁新型化学反应和材料
★ 何 晓 华东师范大学,上海市分子智造前沿科学研究基地主任,二级教授
报告主题:华东师范大学ChemGPT 2.0 与具身智能机器人化学家-华24
★ 陶胜洋 大连理工大学化学学院教授、院长 青年人才,长期从事微流体、连续化反应、数字与智能化学等交叉学科研究,在国际知名期刊发表学术论文120余篇,主编、参编各类教材与著作七部;主持国家自然科学基金、国家重点领域科研项目及企业合作项目20余项;担任中国化工学会微化工技术、智能制造两个专业委员会委员、大连市智能化学重点实验室主任、辽宁省石油石化学会副理事长。
报告主题:化学反应系统的数字化设计与构建
★ 杨科大 浙江树人学院/杭州生奥信息技术有限公司,2004年-2008年就读于华东理工大学,获得学士学位;2013年毕业于中科院化学所,获得化学博士学位;长期从事计算化学及基于AI的药物发现,计算化学,大规并行计算研究,累计发表SCI论文30余篇。主导开发了基于AI的一站式早期药物发现平台,目前有超过1000名国内外用户。
报告主题:人工智能驱动的新药发现一站式平台:面向应用一线的探索与实践
★ 苏 安 浙江工业大学副教授、博导,湖州市“南太湖精英计划”领军人才。美国伦斯勒理工大学化学博士,佐治亚理工大学计算机科学硕士。在ACS Catalysis, AIChE Journal, Chemical Engineering Science, Industrial & Engineering Chemistry等国际知名期刊发表SCI论文近30篇。主要从事智能医药研发与制造的研究,包括AI驱动的分子设计与筛选、合成方案规划、流动化学工艺优化等。主持多项国家级、省部级自然科学基金项目及重点研发计划课题。
报告主题:基于人工智能与在线检测分析的连续流合成优化方法
★ 温正慧 甬江实验室特聘研究员。本科毕业于华中科技大学,硕博先后毕业于中科院大连化物所和荷兰阿姆斯特丹大学,分别师从国内微化工领域先驱陈光文研究员和世界流动化学协会主席Timothy Noël教授。至今已在Science, Nat. Commun., ACS Cen. Sci., Chem. Sci.等期刊上发表SCI论文数十篇,研究兴趣包括:微化工技术/流动化学、光催化合成、智能化合成、AI for Chemistry等。
报告主题:流动化学和AI驱动的光催化反应研究
★ 邓光辉 上海鹰谷信息科技有限公司创始人和CEO,中科院上海药物所博士。2008 - 2013 年,于葛兰素史克任职,投身新药研发等工作,因临床化合物候选成功,获杰出贡献银奖与杰出科学家奖等,助力 2 个药物进入临床 I 和 II 期。2013 年,他创立鹰谷信息,专注为企业搭建研发数据库,研究方向聚焦于科研工具软件、电子实验记录本软件、科研管理软件、科研专利文献数据库构建及 AI 与 GPT 应用,解决了不少生物和化学领域的卡脖子工具软件难题。
报告主题:结合实验数据,DeepSeek生成专利、论文、报告的研究进展
★ 李志铭 复旦大学化学系 副教授。
报告主题:小数据QM-ML模型在化学中的应用
★ 张崇焕 广州国家实验室博士后研究员,研究方向为人工智能化学、科学智能、化学反应信息学、化学反应优化等。2023于英国剑桥大学化学工程与生物技术系取得博士学位,师从英国皇家化学会院士Alexei A. Lapkin教授从事人工智能辅助化学反应优化相关研究。也曾任职于陶氏化学(澳大利亚)公司任工程师,负责数据驱动化工体系优化等工作。
报告主题:AI赋能化学自动化与智能化
★ 李叙潼 中国科学院上海药物研究所副研究员,研究聚焦于基于人工智能的药物设计方法学研究,进行基于靶标、表型、成药性的药物设计算法开发,系统性解决活性化合物发现和结构优化问题、药物作用机制和临床药效问题、药物代谢和安全性问题,以助力新型药物的研发。
报告主题:人工智能在药物设计中的应用
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