研究兴趣
人工智能与科学领域的交叉研究（AI for science），包括生物信息学、医学影像分析、化学信息学和新材料设计等。
研究方向
- 分子表征学习：利用深度学习、自监督学习和大语言模型来解析化合物分子和生物大分子的属性、功能和相互作用，并进一步预测化学反应结果和逆合成分析，加速药物发现和新材料设计。
- 生物医学图像理解：利用半监督学习和多模态学习进行生物医学图像的复杂模式识别和分割，应用于生物标志物鉴定和疾病预后预测。
新闻
2024
| 时 间 | 新 闻 |
|---|---|
| 8月19-22日 | 实验室成员参加了第26届物理有机化学国际会议（ICPOC 2024），谷风和乐天展示了他们关于逆合成大模型和分子手性表征的海报。 |
| 8月6-7日 | 杨老师参加了在日本理化学研究所先进智能研究中心举办的第二届RIKEN AIP-SJTU CS双边研讨会(日程)，并在会上发表了题为“基于不确定性的医学图像半监督分割模型”的演讲。 |
| 7月19-21日 | 实验室成员参加了2024年国际生物信息学研究与应用研讨会（ISBRA 2024）。艺飞和宇佳分别就RNA与蛋白质绑定预测和RNA亚细胞定位预测的研究工作进行了口头报告。 |
| 7月5日 | 实验室成员参加了2024ACM中国图灵大会，杨老师发表了题为“深度学习革新化学信息学：模型演进与应用”的分论坛特邀报告。 |
| 6月15日 | 实验室成员参加了生物信息学与智能信息处理2024年学术会议（BIIP2024），杨老师和润晗分别发表了关于化学领域大模型和多视图学习用于化学反应预测的专题报告。 |
| 5月30日 | 我们构建的包含1800+不同手性类型的手性配体/催化剂数据库CLC-DB正式上线！ |
| 5月30日 | 轶翀和文婧通过了博士开题答辩。祝贺他们！ |
| 5月24日 | 杨老师在第13届上海交通大学血管病论坛(SJVF 2024)上发表了题为“大模型驱动的医学影像分析：从单一模态到多模态学习”的特邀报告。 |
| 5月16日 | 我们的合作论文“Measuring Bargaining Abilities of LLMs: A Benchmark and A Buyer-Enhancement Method”被ACL Findings接受。祝贺！ |
| 5月7日 | 我们申请的关于"Large Foundation Models for Multi-Modal Learning in Bioinformatics and Biomedicine Informatics的 Workshop 被 BIBM'2024 正式接收。欢迎投稿！ |
| 4月17日 | 宇阳提出用于解决 GNN过平滑问题的ClusterDrop模型，被 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2024) 接收。祝贺宇阳！ |
| 4月15日 | 我们的 GaCaMML 论文在Artificial Intelligence in Medicine期刊发表。祝贺瑜璋和国帅！ |
| 3月29日 | 祝贺泽北、国帅、郭廓和靖瑶获得了计算机科学硕士学位！ |
| 2月25日 | 润晗提出的大规模化学反应预训练方法 RMVP 发表在 Journal of Cheminformatics。祝贺润晗！ |
| 2月23日 | 泽北作为共同一作完成的工作CGMega被 Nature Communications 期刊接收。祝贺泽北！ |
| 2月22日 | 我们关于预测circRNA与蛋白结合的合作工作 CircSite 发表在 Computers in Biology and Medicine。祝贺！ |
| 2月10日 | 国帅参与的 新型 Al-Zn-Mg-Cu-Zr-Hf 合金设计 的工作发表在 Materials Today Communications。祝贺国帅！ |