嘿，大家好！这里是马上入驻香港科技大学化学系的AI for Chemistry lab（目前就我，以及算上Jiace作为编外人员）。我是程立雪，也可以叫我Sherry或者学姐, 目前刚刚离开微软研究院AI4Science Lab，即将在2025年年底前加入香港科技大学清水湾校区化学系做助理教授。也是在工业界折腾了几年、最近回归学术圈的“回流研究员”。我们专注于人工智能 + 量子化学的交叉前沿，致力于(1) 融合物理驱动与数据驱动的AI技术高效精确的求解量子化学问题以推动计算化学的全新发展, (2) 针对化学家开源可用的AI辅助的计算+实验通用流搭建。我们诚邀博士生、硕士生、博士后、研究助理、以及本科/高中同学加入，一起探索这个充满潜力与未知的领域！当然也非常欢迎合作者可以多多考虑我们！
🎓 关于香港科技大学（HKUST）
不多赘述啦，应该是大家都知道的学校。香港科技大学（Hong Kong University of Science and Technology，简称HKUST），是亚洲顶尖的研究型大学之一，以其世界一流的科研实力和创新氛围而闻名。自1991年建校以来，HKUST在短短几十年内迅速跻身国际知名学府之列，在QS世界大学排名中长期位列亚洲前茅。🔗 官网：https://hkust.edu.hk/
🧪 关于HKUST化学系
HKUST化学系（Department of Chemistry）汇聚了一支高水平的教师团队，尤其重视与国际顶尖实验室和跨学科团队的合作交流，为学生和研究人员提供了广阔的科研平台。🔗 化学系: https://chem.hkust.edu.hk/
关于我：一个野蛮生长🌱、擅长情绪按摩🧘♀️、不走寻常路🛤️的女博士👩🔬
https://scholar.google.com/citations?user=hy_oauIAAAAJ&hl=en
https://sherrylixuecheng.github.io/
本科在UW-Madison学了4个major（化学、数学、生化、分子生物）和一个计算机minor，博士在Caltech化学系但做的是机器学习+计算化学，算是一个横跨好几个学科，什么都想学的“斜杠青年”。因此也比较了解不同背景同学的脑回路，希望咱们在科研中能随时碰撞想法、聊得愉快！
博一（2017年）开始搞AI for Science（那时候还没这名字，老板以前也不做这个，对此是一窍不通-_-||）。因为比较有名的“老板跑路”事件，博士期间很坎坷，从博三开始就野蛮生长、不走寻常路一路摸爬滚打出来的。也因此，我特别懂科研路上的迷茫和纠结，也愿意分享我的“存活技巧”！
毕业后我去了腾讯量子实验室、再到微软研究院AI4Science Lab，从蛋白到量子计算，做过很多有意思的项目。原本以为会一直留在工业界，没想到在跟我的美国师弟Vignesh进行私下科研沟通的时候，他遇到的困境点醒了我：下一代同学们真的很需要那种"懂两边"（industry & academia以及science & AI）的前辈，来聊聊科研也聊聊人生。尤其是在AI4S火了之后，很多人都在想：
🤔 我的模型是不是在瞎刷榜？
🤔 我怎么知道模型真的"学到了"science而非只是"记住了"pattern？
🤔 我怎么说服自己，做的是“有科学味道”的研究？
🤔 我想发好文章，但也不想迷失在kpi里……
我希望自己能成为一个愿意听你说话、也能帮你找到方向的“邻家姐姐”PI，给science背景的同学打开机器学习的门，也帮计算机背景的同学更理解了解科研背后的物理化学和生物问题，一起把AI4S这件事做得更踏实、更温暖、更有内涵的科研。过去的一年AI4S收到了极大的关注，但同时我们也要注意到其存在的问题，而这就是我们HKUST AI4Chemistry Lab重点发力的点。
💪 我的小优势（自夸一下，罒ω罒）
✅ 开朗好聊，情绪按摩达人：遇到科研/生活烦恼，随时找我聊，我很会“按摩”情绪，也很愿意陪你梳理想法。（经全体Caltech Miller group学弟学妹一致验证，好评如潮）
✅ 和年轻人聊得来，接地气：不管是科研、生活、打游戏，咱们都能聊得上天入地！
✅ 野蛮生长，不走寻常路：一路靠自己摸索出来，懂得怎么在乱七八糟里找思路，也很能理解你的小焦虑和小bug。
✅ 跨界背景丰富：化学、物理、生物、材料、计算机都懂一些，能帮大家找到跨界的结合点。
✅ 尊重个性发展：我一直说“你好好做科研，杂活我来负责”；在我眼里，大家是主角，我只是个点灯人。
✅ push自己多于push别人：我会一直卷自己，但对大家更多是支持和陪伴，科研别的都可以随缘，但开心一定要有！
🧪 咱们在做的事
我们的目标是做一个多尺度、多层次的通用化学框架，既有物理驱动，也有数据驱动，从ab initio calculation到最后的实验，一步步进行符合不同level特点的模型搭建与数据扩充，实现全方位的化学AI化（包括实验）：
✅ Simulator：用Deep QMC、AI辅助的量子计算和（没那么传统的）电子结构理论，生成高精度的波函数数据（虽然量少，但质量超高！）聚焦超高精度计算以及强关联和激发态问题的计算。
✅ Emulator：用轨道分子描述（orbital based molecular descriptor)+ 图神经网络，用低成本的quantum level information input 快速emulate Simulator的高精度结果，做数据扩充。
✅ Predictor：用现有的性质预测大模型（比如MACE之于MLFF）做端到端的性质预测，快速又低成本
✅ Evaluator & Agent：通过实验数据微调Scientific foundation model (比如NatureLM)这类的AI智能体，或BO或者RL等手段，实现为特定实验问题提供few-shot data的解决方案
前两层会相对physics driven一些，后两层会更AI & data driven一些。
🔍 想找的你
🎓 特别欢迎来自计算机、化学、生物、物理、材料等各种背景的同学。由于课题组刚开始建立，有很多可能性和很多项目的想法，对于背景没有特别严格的要求，只要符合下面research interests中的任何都可以
✅ 热爱科研，哪怕遇到点小坎坷也不怕，愿意坚持做点真的有价值的事。
✅ 内向外向都可以，但一定要真的认同我们在做的事情。
✅ 有相关方向的基础当然好（深度学习/生成式AI/物理/量子化学/分子模拟…），但没有也无所谓，最重要的是愿意学习、一起成长。
💡 咱们的科研氛围
✅ 算力支持：计划本地会建小型的CPU集群，满足咱们经典的电子结构和MD计算需求。hopefully能本地买到几个DGX，或者租用HKUST本地的H800，不用担心算力问题。
✅ 学术/工业机会都很丰富： 跟学术圈的合作：Caltech、UW-Seattle将会一致保持合作，同时希望会有越来越多的合作者。跟工业界的合作：希望可以继续和微软研究院保持合作，当然也有很多其他企业（其他巨头或初创）的合作机会。
✅ “自由奔放”的学术：每周至少一次1-on-1项目讨论，平时也鼓励大家随时“杠我”——我最喜欢听到不一样的想法，也希望大家能随时challenge。如果我不太懂，我也可以迅速邀请到一些该领域的专家朋友进行合作，并逐渐跟上你的步伐
✅ 活在GitHub上：我们会很看重工程能力，写工业界标准的代码，我也会帮大家做code review，保证成果是community“能跑、能用、能看懂”的！
✅ 同学们的成长第一：我会帮大家打杂，让你们能专心做科研；我也愿意聊聊你对未来的想法——无论是继续在学术圈还是进工业界，我都希望能帮到你。
💰 待遇和支持
✅ 博士生：每月19,000港币，优秀者可拿HKPFS（28,000港币/月）。
✅ 博后/研究助理：待遇会结合你的背景和研究方向，保证足够支持你安心搞科研。
✅ 我不是很喜欢户外运动，但可以定期带大家打游戏，看足球篮球比赛，让科研不只是“刷论文”，也有温暖和陪伴。
🚀 当前在招的岗位
⌛ 博士生：2-3个名额，预计2026秋季入学
⌛ 博士后：1-2个名额，预计2025冬季、2026春季或2026秋季入职
🚀 长期欢迎：如果你是高中生或者本科生，也欢迎提前来做科研助理（RA），体验科研的乐趣！
🔗 更多了解看这里：
👉官方网站(暂时，仍在建设）: https://ai4qc.github.io/
👉Twitter: https://x.com/SherryLixueC
👉BlueSky: https://bsky.app/profile/lixuecheng-ai4chem.bsky.social
🤝 最后想说
我一直觉得，科研不只是发论文、做模型，更是人才的薪火相传。希望能帮你找到方向，也希望你能在这里找到一群能一起聊科研、聊生活的朋友。哪怕现在论文还不多，但我保证：
✅ 我们要继续做“有内涵、有科学品味”的科研。
✅ 也会兼顾需要冲大论文的同学，提供合适的机会和项目。
✅ 最重要的，是希望你能在这里，慢慢成为一个能“understand both sides”并不论是在工业界还是学术圈都能在AI era Survive的科研人。
让我们一起，以AI之力，探索化学的无限可能！💫
转载自久章智能（微信公众号，久章智能于 2025-06-04 转载），内容保持原貌，版权归原作者及原账号所有。阅读原文 ↗