2022年不到一个半月，清华大学化工系王笑楠课题组已经在线发表了10篇人工智能应用在化工、能源、材料和环境等领域的高水平论文，其中既有Nature子刊，也有各领域内顶刊。丰硕的成果背后是这位90后老师带领年轻的团队，数年如一日，在此全新交叉学科领域的开拓和引领。冬奥会期间我们被00后新生代运动员不断惊艳，而在科技硬核战场上，这也是新一代青年科学家一展身手的时代。

王笑楠带领的智慧系统工程团队的系列工作为人工智能加速新型材料的研发，尤其是碳中和关键材料和技术的开发奠定了基础。作为AI for science这一新兴领域的一个重要分支，深度学习与功能材料研发的结合起步相对较晚，但有极高的重要性。功能材料是发展高新技术的基石，开发具有优异性质的功能材料对新能源利用、芯片技术、航空航天等国家重要科技领域意义深远，也对当前实现碳达峰、碳中和的双碳目标具有重要的战略意义。然而开发先进功能材料的过程面临着多项挑战，人工智能尤其深度学习优异的高维复杂数据的处理能力以及从数据中挖掘准确规律的能力，使得其成为解决功能材料研究过程既有挑战的极具潜力的解决方案，拥有极大的科学与社会价值。深度学习加速材料研发现在已经成为了材料研发的新范式。

下面，小编重点介绍一下王笑楠老师课题组在最近发表的几篇顶刊论文，系列工作覆盖了从分子，微纳尺度到器件、平台尺度的新材料研发场景。