【學(xué)術(shù)報告】機器學(xué)習(xí)輔助的化合物色譜分離純化
日期：2024-04-10
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主題：機器學(xué)習(xí)輔助的化合物色譜分離純化
報告人：莫凡洋，北京大學(xué)博雅青年學(xué)者
時間：2024年4月10日（周三）9：00-10：00
地點：徐名材報告廳
邀請人：李長坤 研究員
個人簡介
莫凡洋，北京大學(xué)博雅青年學(xué)者，博士生導(dǎo)師。2000-2006年在北京理工大學(xué)獲得學(xué)士和碩士學(xué)位，2006-2010年在北京大學(xué)化學(xué)學(xué)院王劍波教授課題組獲得有機化學(xué)專業(yè)博士學(xué)位。2010-2015年先后在美國Scripps研究所和德州大學(xué)奧斯汀分校做博士后研究，合作導(dǎo)師分別為張慶海教授和董廣彬教授。2015年4月回到北京大學(xué)任職。2016年獲中組部“海外高層次人才青年項目”；2016年獲教育部自然科學(xué)獎一等獎，排名第三；2020年始入選斯坦福大學(xué)全球前2%頂尖科學(xué)家“年度影響力”榜單。莫凡洋課題組致力于發(fā)展基于聯(lián)硼化合物修飾的半導(dǎo)體氧化物材料在能源轉(zhuǎn)換，光催化等方面的研究；同時開創(chuàng)性地應(yīng)用單分子電學(xué)檢測平臺用于催化反應(yīng)機理的研究；現(xiàn)在及將來，我們還將運用人工智能和機器人技術(shù)，提高科學(xué)知識的生產(chǎn)效率，加速有機化學(xué)學(xué)科發(fā)展，提高合成化學(xué)在材料制備和藥物開發(fā)中的基礎(chǔ)作用。
報告摘要
在合成化學(xué)實驗中，化合物的分離提純是一項費時費力的工作，是整個研究過程的決速步，對實驗效率起到?jīng)Q定性的影響。具備一定研究經(jīng)驗的實驗人員往往能夠準(zhǔn)確地判斷化合物的極性，并據(jù)此選擇合適的分離條件，進而才能較好地完成該項工作，但仍然這項工作占用研究者大量的時間和精力。我們開發(fā)了化合物薄層色譜分離的自動化實驗平臺，能夠快速且標(biāo)準(zhǔn)化地完成大量薄層色譜分離。我們應(yīng)用該自動化平臺，產(chǎn)生大量實驗數(shù)據(jù)，進而應(yīng)用機器學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)化合物結(jié)構(gòu)、分離條件和分離效果，得到一個可以準(zhǔn)確預(yù)測的模型。該模型可以在秒級時間內(nèi)，預(yù)測大量化合物在各種分離條件下的分離效果，進而為我們提供參考，達到提高實驗效率的目的。
