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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。

　　　　沙特阿卜杜拉国王科技大学研究团队开发出一种人工神经元，可利用光电实现神经形态计算。新技术模仿突触或神经元功能，可适应和重新配置其对光的响应进而完成计算。这项突破性进展发表在最新一期《光：科学与应用》杂志上。