当前，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿。我们组的主要研究方向是人工智能与生物、化学、材料科学的结合。

在生物和化学领域，包括如下两个方面：1）药物研发，包括小分子药物和蛋白质大分子药物（如抗体、疫苗、多肽）等，通过分析大量的生物、化学和临床数据，帮助加速新药的研发过程。使用人工智能虚拟筛选药物化合物，预测化合物的生物活性和毒副作用，优化药物设计方案，提高药物发现的效率；2）化学反应和合成路径预测，模拟和预测化学反应的过程和路径，通过建立反应数据库和模型，结合机器学习算法和量子化学计算方法，可以辅助发现新的合成途径、优化反应条件，提高化学合成的效率和选择性。

在材料科学领域，包括如下两个方面：1）新材料设计与发现，包括小分子材料和晶体材料，人工智能可以通过机器学习和深度学习算法，对已知的材料数据进行分析和挖掘，以预测和设计出新的材料。通过模拟和优化材料的结构、性能和特性，可以加速新材料的研发过程；2）材料性能预测与优化，人工智能可以利用大量的实验数据和模拟结果，建立预测模型来推断材料的性能表现。通过对材料的结构、成分、工艺等因素进行综合分析，可以对材料性能进行优化，提高材料的力学性能、导电性能、光学性能等。