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3月22日，中國科學院大連化學物理研究所低碳催化與工程研究部（DNL12）葉茂研究員和劉中民院士團隊與華為技術有限公司在前期合作基礎上，聯合大連理工大學軟件學院、榆林中科潔凈能源創新研究院等開發了智能化工大模型1.0版本，并在華為“昇思人工智能框架峰會2024”上發布。智能化工大模型基于華為昇騰人工智能基礎軟硬件平臺開發，可實現化工知識的快速檢索及化工流程工藝的自主設計和優化，有望縮短化工工藝流程的研發周期，為實驗室成果快速走向工業化提供可能。

化學工業是國民經濟重要的基礎性行業，產品涵蓋衣食住行等領域，但傳統范式下化學工業過程新技術研發面臨多重挑戰。由于缺乏對化工多尺度復雜過程的精確理論描述，新技術研發依賴逐級放大，研發周期往往在十年以上，且耗資高、市場風險大。以大模型為代表的人工智能技術為化工技術開發提供了數據驅動新范式，可改變長期以來我國化工設計領域依賴國外工業軟件的狀況。研究團隊結合我所豐富的化工應用場景和海量的研發數據，開發了智能化工大模型，為推動化工研發新范式建立和化工工業軟件國產自主化奠定了重要基礎。

研究團隊圍繞智能化工大模型，開展了一系列工作：開發了化工數據處理平臺，可實現用于大模型預訓練的多源異構化工數據的高效處理；發展了化工領域知識圖譜構建框架，可實現基于大模型的化工領域知識的自動標注和結構化處理。智能化工大模型，不僅可通過交互問答方式實現化工知識的快速準確檢索，還初步實現了化工工藝流程自動生成、仿真和反饋優化。研究團隊還開發了全流程高通量催化反應機器人試驗裝置，通過耦合智能化工大模型進行催化反應機理的挖掘，實現了甲醇制丙烯（DMTP）等工藝過程的反應動力學自動生成。

上述工作得到了遼寧省濱海實驗室聯合基金類項目、遼寧省人工智能領域科技創新項目（重點研發計劃項目）、榆林中科潔凈能源創新研究院能源革命科技專項、大連人工智能計算中心等項目的支持。