2023年12月6日下午，《名师导学》课程系列讲座第九讲在学院国生厅如期举行。本次讲座有幸邀请到我校化学化工学院黎书华教授主讲，题目为《驱动化学变革的理论与计算化学》。

 黎书华教授是理论化学领域国际知名学者、国际量子分子科学院院士、杰青/长江、南京大学化学化工学院院长、博士生导师，2020年入选中国化学会会士，2022年入选首批新基石研究员，现任中国化学会理论化学专业委员会主任。

 黎教授以理论与计算化学为主题，深入剖析了化学科学的前沿发展趋势及其在重大问题上的应用前景。从化学学科发展史入题，他指出化学是研究物质的组成、结构与性质的学科，并提出了当代化学发展趋势：涵盖分子马达、生命化学、脑神经化学等广泛领域；创造并应用新工具如STM等观察单个原子、分子、细胞；为学科发展实验提供精确模拟的理论计算方法和软件；重视绿色化学，推动生产模式革新，重视原子经济、环保可持续性；致力于实验、理论、计算与大数据融合推动变革。这些趋势将塑造化学研究与应用的多样性与前沿性。

 此后，黎教授深入介绍了量子化学——用量子力学研究分子和分子间化学反应的重要学科方向。他指出量子化学可用于探索分子、电子等微观粒子的结构与性质、分子间的相互作用、凝聚相体系的结构和性质、生物大分子的结构和性质等。他介绍了量子化学方法的历史发展，包括价键方法、分子轨道方法、密度泛函（DFT）理论、多尺度模型、以及其课题组近年来发展的线性标度量子化学方法。而在介绍Pauling的成就时，教授不经感慨，“了解一个学科，我的建议是大家去阅读一些科学家的著作，看看他们是怎么思考的”，鼓励同学了解科学史来理解科学建立的过程。

 紧接着，黎教授介绍了分子动力学模拟，说明该方法主要是基于统计力学的基本原理，基于经典或者量子力学在原子及分子水平上对多体问题进行重要的计算手段。他强调了这一方法在生物体系的结构和性能分析、药物研发、材料设计、反应机理探究、计算驱动的化学反应设计等方面的广泛应用。

 临近尾声，黎教授总结了当前理论与计算化学的现状，指出量子化学已成为中小分子和凝聚相体系计算的常规，但对于过渡金属化合物和激发态体系的描述仍需要更精确的方法。同时，他强调了机器学习正在深刻改变理论与计算化学的，而计算驱动和人工智能辅助化学研究的革命性变化，为化学研究带来了新的挑战和机遇。另外，黎教授提出了几点对化学未来的展望：结合机器学习，发展自动化的反应设计和催化剂设计，利用计算与实验的结合提升化学研究的效率；发展高精度多维度的模拟方法，实现对复杂物质的结构与性质的模拟；结合机器学习和机器人技术，发展通用的自动化化学实验平台。

 讲座的最后，同学们就机器学习模拟中的“黑箱”问题展开了热烈讨论。有同学提出疑问，既然可以通过数值模拟来理解黑箱，为什么还需要像过去一样进行大量的实验。对此，黎教授给予了肯定答复。他指出，化学研究不仅包括传统实验方式，还不断引入了计算模拟、人工智能等新方法。他也强调了培养创新思维的重要性，提醒同学们学术界如果不进行创新，就可能被工业界所取代。他告诫大家要理性看待机器，明确机器与人在处理问题上的各自优势。这与人工智能发展过程中经常面临的质疑是一致的。他强调了跨学科合作在解决复杂问题中的重要性，并鼓励同学们拓宽视野，勇于探索未知领域。

 黎书华教授的精彩讲座不仅拓展了学生对化学学科的认识，还激发了对前沿科技的热情和探索欲望。通过此次讲座，师生们深入了解了化学领域的发展现状，对未来科学研究充满了期待和信心。

 （文：杨梓恒 黄俊杰 汪琳晗 曹任飞/审核：董昊）