上海科研领域迎来重大突破，一支由多学科顶尖力量组成的团队，在“科学智能”领域取得关键进展，为能源化工产业带来变革性技术。该团队由上海创智学院朱通教授领衔，联合华东师范大学、复旦大学及多家科技企业，共同攻克计算机模拟化学反应的核心难题，推动化学研究进入智能化新阶段。
传统化学研究长期依赖经验与试错，如同在迷雾中摸索。而科学智能技术的引入，为这一领域点亮了明灯。团队研发的“面向能源化工的原子级基座模型”，通过人工智能重构能源转化路径，旨在解决传统化工效率低、成本高、污染重等痛点。其核心目标，是让计算机具备化学家的“思维”，以原子级精度预测反应过程，为新材料开发提供精准导航。
团队成果由四大模块构成，形成从理论到实践的完整闭环。第一项突破是名为“DeepHF”的高精度第一性原理算法，该技术通过深度学习优化电子云计算，将模拟精度提升至接近实验水平，为后续研究奠定基础。第二项成果是通用大原子模型“DPA-3_Rxn”，它如同为化学反应绘制“高精地图”，可跨尺度模拟从分子到材料的转化过程，覆盖数千种常见反应类型。
第三项创新是智能助手“MolPilot”，其具备自然语言交互能力，研究人员可通过对话指令控制模拟流程。该系统不仅能自动调用后台计算资源完成复杂任务，还能生成结构化实验报告，大幅缩短研发周期。例如，在测试中，MolPilot仅用数小时便完成传统方法需数周的催化剂筛选工作，且结果与实验数据高度吻合。
第四项落地应用是自动化实验平台，该平台集成机器人操作与智能决策系统，可24小时不间断进行高危或精密实验。在近期测试中，平台成功合成一种新型高能燃料“JP-10”，其密度达1.07kg/L，可在-70℃低温环境下稳定使用，性能超越现有同类产品。这一成果直接验证了技术从实验室到产业化的转化能力。
技术突破的背后，是跨学科协作的深度融合。团队成员涵盖计算化学、人工智能、机器人工程等领域专家，通过“算法-模型-工具-硬件”四层架构，将抽象理论转化为可操作的工程方案。例如，DeepHF算法的优化依赖华东师范大学的超算资源，而MolPilot的交互设计则借鉴了复旦大学自然语言处理团队的成果。
目前，该技术已吸引多家能源企业关注，部分成果进入中试阶段。例如，自动化平台合成的JP-10燃料，正与航空领域企业合作测试其作为火箭推进剂的潜力。团队负责人表示，科学智能的价值不仅在于提升效率，更在于开拓人类认知边界——通过机器学习，计算机已能发现人类未曾设想的反应路径，为新材料设计提供无限可能。
