第二届AI药物研发算法大赛正式启航，飞桨携手清华、Intel，探索药物研发新思路！...
内容提要
百度联合清华大学药学院推出AI+药学创新基地，开展人才培养计划。百度飞桨团队开发了HelixDock模型，能预测蛋白质和小分子的结合构象。百度飞桨与清华大学药学院共同主办全球AI药物研发算法大赛，聚焦于倍半萜类分子的量子化学性质预测任务。比赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段，最终成绩基于四个测试集上的均方根误差计算。比赛基于百度飞桨PaddlePaddle开发，利用PaddleHelix螺旋桨生物计算平台的GEM模型。
延伸解读
赛题为何聚焦倍半萜类分子
倍半萜类分子是含15个碳原子的天然产物，广泛存在于动植物、真菌和海洋生物中，是重要药物来源，青蒿素便是典型代表。准确预测量子化学性质对基础科研和药物开发均有深远影响。因此，赛题选择这一类别，既具有实际药物研发意义，也能检验算法在特定分子家族上的预测能力。
泛化能力是AI制药的核心挑战
文章指出，AI在制药中面临两大挑战：训练数据难以大规模快速获取，且收集耗费大量人力和财力；数据有限时，模型泛化能力成为预测新分子性质的关键制约。因此，当前算法研究重点在于提升泛化能力。本次比赛鼓励设计能灵活适应多种分子的表示学习算法，正是对这一挑战的直接回应。
赛制设计如何筛选优秀方案
比赛分初赛、复赛和决赛。初赛通过SMILES预测量子化学性质，前60%晋级；复赛扩充数据集并需提交预测代码，前7名晋级；决赛现场答辩，综合初赛、复赛成绩、答辩表现和代码质量。最终得分基于四个测试集RMSE均值取相反数。这种设计不仅看预测精度，还考察代码可复现性和方案解释力。
CPU部署加分项的实际意义
复赛阶段设有加分项：若队伍与第七名分数相差0.5%以内，可申请CPU，通过OpenVINO、Onnxruntime或PaddleInference将模型部署适配，在准确度变化不超过10%的情况下，推理速度提升至2倍以上，可额外加0.6%。这鼓励参赛者关注模型在实际硬件上的部署效率，而不仅是理论精度。
Q&A
第二届全球AI药物研发算法大赛的主办方有哪些？
第二届全球AI药物研发算法大赛由百度飞桨、清华大学药学院和Intel共同主办。
比赛的主要任务是什么？
比赛聚焦于倍半萜类分子的量子化学性质预测任务。
参赛者在初赛阶段需要完成什么任务？
参赛者需通过分子的SMILES信息预测量子化学性质，前60%的队伍晋级复赛。
比赛的评估指标是什么？
选手的最终得分基于四个测试集的均方根误差均值计算，得分取相反数。
AI在药物研发中面临哪些挑战？
AI在药物研发中面临数据获取困难和模型泛化能力不足的挑战。
HelixDock模型的功能是什么？
HelixDock模型能预测蛋白质和小分子的结合构象。
