2024年11月，由中华人民共和国教育部、数智教育发展国际大学联盟以及北京深势科技有限公司携手主办的首届全球数智教育创新大赛，正式落下了帷幕。此次大赛以极具前瞻性的“数智未来・能源智造”作为主题，其核心目标在于广泛凝聚全球范围内最为顶尖的学术智慧与前沿技术力量，力求攻克在能源、文化保护以及技术应用等关键领域所存在的一系列重大难题与挑战。
值得骄傲的是，来自中国科学技术大学人工智能与数据科学学院的优秀学子秦雪建与王子成，在钟志诚教授的指导下，凭借极具创新性的项目——《基于NequlP的复杂体系的势能面构建》，在竞争激烈的材料科学赛道上脱颖而出，以卓越的表现和深厚的学术造诣，成功斩获银奖。这一荣誉不仅是他们个人努力与才华的有力见证，也为中国科学技术大学人工智能与数据科学学院增添了一抹绚丽夺目的光彩，必将激励更多的学子在数智教育创新的道路上奋勇前行、追逐卓越。
（秦雪建同学在颁奖典礼照片）
模型名称：基于NequlP的复杂体系的势能面构建
答辩人：秦雪建、王子成
指导教师：钟志诚
团队成员：秦雪建、王子成
首届全球数智教育创新大赛为能源材料的理论研究与实际应用搭建了重要的桥梁，充分展现了人工智能在科学研究赋能方面的巨大潜力。针对能源材料研究的重大需求，大赛提出构建高精度、高泛化性的势能面模型，以应对能源材料开发中面临的理论与技术挑战。传统量子化学计算虽具高精度，但耗时耗力，亟需新技术突破，机器学习势函数（MLPs）凭借高效性与高精度成为突破这一难题的重要手段。
秦雪建与王子成团队的参赛作品基于等变模型NequIP，通过深度改进开发了一种兼具通用性与外推能力的高效势能面构建模型。项目结合图神经网络的消息传递机制，使用e3nn框架构建原子势函数模型，并在比赛中展现出卓越的性能。模型设计不仅体现了参赛团队对NequIP等先进理论的深刻理解，还融入了针对比赛需求的创新改动与优化策略，构建了高精度、高泛化性的势能面模型。
比赛划分为初赛、复赛以及决赛三个关键阶段。在初赛阶段，团队充分展现出其卓越的专业能力与高效的执行力，成功完成了三个体系势能面的构建工作，并在复赛中经过深入研究突破了模型外推能力的难点。最终，团队凭借模型的高精度预测能力和创新性设计，在决赛答辩中获得评委一致认可，荣获银奖，实至名归。
秦雪建（右）与王子成（左）
(人工智能与数据科学学院)
