应用场景：
有机化合物的结构解析
需求点：
有机化合物的结构解析是化学研究的重要方向，广泛存在于有机化学、药物化学和天然产物化学等领域。通常专家会凭借核磁共振碳谱等分子谱图，结合自己的经验并查阅文献资料，以确定未知化合物的分子结构。然而，这种传统的人工解析流程往往耗时耗力。我们设计了以核磁碳谱和先验知识为条件的自动结构解析系统CMGNet，实现了接收碳谱数据作为输入直接生成分子结构，还能够接收专家推断的分子式和分子片段作为额外输入，以解析结构。
经测试，CMGNet的召回率Recall@10 可达94.17%，目前DrugFlow已集成CMGNet。
北京协和医学院药物研究所硕士，在计算化学期刊J. Chem. Inf. Model.和分析化学期刊Anal. Chem发表文章2篇，申请专利两项，美国化学会2022春季年会亚太计算化学学生分会场线上口头报告。
会议主题：基于对比学习的跨模态碳谱-结构检索及其在化合物识别的应用
会议时间：2023/06/30 14:30-15:30
关于碳硅智慧 (www.carbonsilicon.ai)
碳硅智慧是一家聚焦于新药研发的科技公司，我们的定位是新药研发领域的人工智能基础设施和服务提供商。我们希望将最先进的生命科学技术与人工智能等信息科学技术深度融合，面向新药研发，利用深度生成（AIGC）、自监督预训练、强化学习等人工智能先进技术，并深度融合物理计算及软硬件自动化技术，通过提高新药研发领域生产数据、管理数据以及对数据进行AI建模的能力，将新药研发各环节数字化和智能化，形成干湿试验数据闭环，解决新药研发难题。
关于DrugFlow (www.drugflow.com)
DrugFlow是由碳硅智慧研发的AI驱动的一站式创新药发现平台，核心算法均具有自主知识产权，以SaaS或混合云方式提供给第三方客户使用。DrugFlow涵盖靶标发现，苗头化合物发现和先导化合物优化等环节，集成世界领先的靶标发现、活性预测、成药性预测、分子生成优化、虚拟筛选、AI建模等模块，帮助药化专家更高效便捷地找到潜在成药分子。DrugFlow努力打造覆盖药物研发完整流程的软件平台，基于自动化硬件产生的数据迭代模型，并将专家融合到流程中，最终形成数据驱动人机协同的统一设计平台，显著提高药物研发的确定性。
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