报告人：谢昌谕，浙江大学

间地点：2023年4月11日周二10:10，理科楼B315

报告摘要：近年来，人工智能助力药物发现展现了巨大的潜力，并广泛受到了学术界和工业界的关注。当前热门的 AI 药物研发算法大多源于自然语言、图像识别以及相关的经典深度学习的应用场景，但由于化学与生物医药领域的数据有着自己的独特性，这些深度学习模型往往面临着过拟合或泛化能力差等挑战。通过AI药物算法研发相关的例子(如分子属性、结合自由能预测、分子生成)，我们将探讨如何有效的结合物理、化学、生物医药等领域知识以及前沿的机器学习算法，促使模型提供更可靠的预测。

报告人简介：谢昌谕，浙江大学药学院教授，求是工程教授。2006 年本科毕业于加拿大多伦多大学工程物理专业，2012年获得加拿大渥太华大学理学博士，在加拿大国家研究院从事量子计算研究。随后在多伦多大学与麻省理工学院从事理论化学与量子开放体系的博士后研究。2018年加入在腾讯刚成立的量子实验室，领导一支理论与算法团队探索前沿计算技术（如量子计算与人工智能）在自然科学领域的落地应用，包括药物与有机材料的设计。2022年9月份加入浙江大学药学院。