給年輕人更多機會，他們定不負所望
2026-02-19 14:27 7,829次浏览廣州8月7日電 (記者 許青青)據中山大學7日消息，首批「中山大學青年科學家培育項目」立項名單近日公布，共有22名來自數理、化學、生命、地球、工程與材料、信息、醫學及交叉學科等前沿領域的優秀青年學者獲得資助。 據介紹，「青年科學家培育項目」是中山大學今年首次設立，旨在吸引和支持一批已在自然科學、工程技術領域嶄露頭角並展現出很大發展潛力的青年學術骨幹，鼓勵他們開展前沿性、原創性、引領性的科學研究，特別是跨學科、交叉融合的創新探索。 該項目圍繞「國家戰略最需要、國際學術最前沿、灣區發展最關注」三大核心方向，通過3-6年的長周期穩定支持，為青年學者創造潛心鑽研的良好環境，助力其科研創新能力提升和學術影響力拓展，最高資助額度超200萬元。 首批獲批立項的項目覆蓋學科面廣，瞄準了所在領域的關鍵科學難題或前沿發展方向。中山大學科研管理部門負責人表示，將通過打造有競爭力的支持平臺，為青年教師提供全周期的成長服務，努力營造近者悅遠者來的環境，不斷增強對海內外優秀青年學者的支持和培育力度。(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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