? 女娲大模型：生命科学领域的 “创世之力”，如何跨界赋能材料研发？
在科技飞速发展的今天，人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域。2025 年，复旦大学 AI³ 研究院的一项成果再次引起了广泛关注 —— 女娲大模型在材料科学领域的应用突破。这一突破不仅展示了 AI 在生命科学领域的强大能力，更揭示了其在跨学科研究中的巨大潜力。
? 女娲大模型：生命科学的 “基因导航仪”
女娲大模型最初是为生命科学领域量身定制的。它以 “女娲造人” 的神话为灵感，旨在探索人体生命科学的基本规律。通过整合基因、蛋白及表型数据，女娲大模型构建了全球首个大规模 siRNA 药物数据库，包含超过 30 万条化学修饰的 siRNA 数据，涵盖 45 个治疗靶点。在实验验证阶段，它将多靶点药物的疗效预测误差从 40% 降低到了 8%，大大提高了药物研发的效率和准确性。
此外，女娲大模型在基因调控预测方面也表现出色。其基因导航基础模型通过图神经网络预训练和知识图谱技术，能够高精度预测单细胞分辨率的长程基因调控关系。在调控距离超过 100kb 的远端调控关系预测任务上，该模型的预测精度相较于现有方法提升了一倍以上，平均预测精度达到 0.85 以上。这一成果为复杂疾病的机制研究和治疗靶点发现提供了重要支持，例如在阿尔茨海默症的研究中，团队通过该模型找到了新的疾病靶点，为药物研发开辟了新路径。
? 跨界突破：女娲大模型在材料科学中的 “意外惊喜”
尽管女娲大模型的核心定位是生命科学，但它在材料科学领域的应用突破却给人们带来了意外之喜。通过将生物物理建模方法迁移至材料科学领域，女娲大模型在材料研发中展现了独特的优势。
? 材料性能预测的 “精准计算器”
在材料科学中，预测材料的性能是研发过程中的关键环节。女娲大模型通过整合多尺度数据和跨领域知识，能够对材料的性能进行精准预测。例如，在电池材料研发中，它可以模拟锂电池电解液的分子结构和相互作用，预测其电化学性能，从而加速新型配方的探索。这种预测能力不仅提高了研发效率，还降低了实验成本，为材料科学的发展提供了新的思路。
? 环保材料开发的 “绿色引擎”
随着全球对环境保护的日益重视，开发可持续高分子材料成为材料科学领域的重要课题。女娲大模型通过从 700 多万种虚拟分子中筛选出满足各项性能要求的可持续高分子材料单体，为环保材料的开发提供了有力支持。这种基于 AI 的筛选方法不仅提高了材料的性能，还减少了对环境的影响，符合绿色发展的理念。
? 药物研发与材料科学的 “桥梁”
女娲大模型在药物研发中的成功经验也为材料科学带来了新的启示。例如，其生物结构大模型能够预测蛋白质与药物靶点的结合亲和力，这一技术不仅在药物研发中具有重要价值，也可以应用于材料科学中的分子设计和功能优化。通过将药物研发中的分子模拟技术引入材料科学，女娲大模型为跨学科研究提供了新的方法和工具。
? 技术融合：女娲大模型与燧人物质大模型的 “双剑合璧”
在复旦大学 AI³ 研究院的科学智能布局中，女娲大模型并非孤立存在。它与燧人物质大模型形成了互补关系，共同推动材料科学的发展。
燧人物质大模型聚焦物质科学的核心挑战，解决材料科学中的基本问题。例如，在电池研发中，它构建了 929 个分子的潜在筛选库以训练生成模型，加速锂电池电解液新型配方的探索；在环保材料开发中，它从 700 多万种虚拟分子中筛选出满足各项性能要求的可持续高分子材料单体。而女娲大模型则通过生物物理建模方法的迁移，为燧人模型提供了新的思路和方法，两者的结合实现了材料研发的 “双剑合璧”。
? 未来展望：AI 驱动科研范式的变革
女娲大模型在材料科学领域的应用突破，不仅是技术上的创新，更是科研范式的变革。通过将 AI 技术与实验相结合，科研人员能够更高效地探索未知领域，加速科学发现的进程。
未来，随着 AI 技术的不断发展，女娲大模型有望在更多领域实现突破。例如，在气候科学中，其生物物理建模方法已被迁移至气候系统，使碳汇预测精度提升 23%。在材料科学中，它可能进一步优化材料设计和性能预测，推动新材料的研发和应用。
? 总结
女娲大模型在材料科学领域的应用突破，展示了 AI 在跨学科研究中的巨大潜力。它不仅为生命科学带来了新的突破，也为材料科学的发展提供了新的思路和方法。随着 AI 技术的不断进步，我们有理由相信，像女娲大模型这样的人工智能工具将在更多领域发挥重要作用，推动科学研究和产业发展迈向新的高度。
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