学院新闻 | 第二届智能化学实验挑战赛华中科技大学选拔赛成功举办

文摘   2024-10-31 19:30   湖北  


CHEMISTRY

随着2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的揭晓,人工智能在化学研究领域的重要性广受关注。为了探索人工智能在分析化学实验中的应用,2024年10月26日,由我院分析化学课程群和实验中心共同组织举办了第二届智能化学实验挑战赛华中科技大学选拔赛。本次竞赛主题是“基于计算机视觉的智能滴定实验”,内容包括图像采集训练、化学分析滴定控制设计、算法改进及优化、终点判定及分析数据处理与报告等。由来自我院和计算机科学与技术学院的21名学生组成的7支参赛队及华中农业大学代表队参加了本次比赛。大连理工大学张永策老师、华中农业大学李雪刚老师、我院实验中心主任刘承美老师和分析科学研究所王宏老师担任赛事评委,华中师范大学、中国地质大学(武汉)、武汉理工大学、武汉工程大学和中南民族大学等多所兄弟院校的三十余名师生观摩了本次比赛。


经过两个小时激烈角逐,决胜出一等奖2项、二等奖2项、三等奖3项,具体名单如下:

                     一等奖获奖团队

比赛结束后,组委会专门设置了相关智能滴定实验体验与研讨环节。参赛选手向兄弟院校观摩团师生们详细展示了智能滴定控制器的工作原理、算法优化、视觉学习模型构建及实验注意事项,并回答了兄弟院校师生们的提问。在颁奖现场,获奖小组代表分享了他们积极备赛的经验和体会,评审专家张永策老师及其他兄弟院校的老师对我院学生勇于探索与创新的精神给予了高度评价。相关兄弟院校师生均表示这次观摩获益匪浅。鉴于本次比赛的成功举办,评审专家张永策老师建议全国挑战赛组委会将我校全国赛的参赛名额由2支队增加到3支,即校赛排名前3的三支队伍“红有三队”、“视察点滴队”和“滴定对对队”将代表我校于11月2日参加由辽宁省化学会、大连理工大学化学学院、分析化学课程虚拟教研室、“101计划”分析化学课程虚拟教研室共同主办的第二届智能化学实验挑战赛。

本次比赛,不仅增加了同学们对人工智能在化学研究中应用的兴趣,更有效扩大了我院在教学创新探索方面的影响力。

                  智能滴定实验交流与研讨

附:参赛学生感言

华中农业大学队王兆琦(2022级):

我们前期在运行AI滴定模型时,通过控制条件尽量减小无关变量的干扰,已经成功实现在不同背景颜色下的滴定终点颜色的识别,但今天来到华科参赛,发现光线的干扰仍然不可忽视。不同的光强条件可能导致机器识别终点颜色产生差异,最终导致滴定终点延后,使滴定误差增大。

S.Y.A.队彭卓锋(化拔2201班):

老师和同学们可能比较好奇我们的队名S.Y.A.有什么含义。这来源于一首英文歌曲see you again的首字母缩写,我们希望大家能够在比赛中see you again。通过本次比赛,我们初步认识到人工智能在化学领域的应用潜力。在实验的过程中,我们了解了人工智能的学习模式,尝试了针对人工智能的训练方法。整个比赛激发了我们对这一新兴领域的学习兴趣。

Beyond队吴欣豪(应化2302班):

我很高兴、也很荣幸能够站在这里和各位老师同学们交流、分享。先分享一下队名的由来。第一,我们三人都喜欢Beyond乐队,时常哼唱他们的歌;第二,我们是第二批加入这个比赛,备赛时间短,同时自我感觉Python编程基础薄弱,因此取名Beyond希望自我超越一下。这是我们第一次参加竞赛,真正体验了竞赛是一段什么样的经历。我对计算机技术很感兴趣,特别是看到今年的诺贝尔化学奖颁发给了开发Alphafold的科学家,更想了解计算机技术与化学的结合。这次竞赛让我认识到了化学如何与人工智能结合,也让我们看到了化学未来发展的一种方向。总之,这是一次非常有意义的比赛,我们收获颇多。

长生不老队朱翌昕(强基2201班):

队名“长生不老”既表达了中华民族传统的美好愿景,也是我们希望大家的实验和成绩能够长生不老。在这次竞赛中,我们收获也很大,因为我们也是后几天才来的,但把整个编程环境搭好和整个代码流程全部熟悉感觉已经很不容易了,在这里要感谢我的两位队员,她们一直参与了整个流程的工作。我自己也是对Python比较感兴趣,在整个流程中通过将不同颜色投入训练集对拍照的滴定终点颜色进行判定,通过代码控制滴定扭转的速率和角度,整个流程体验下来感觉挺有意思的,今后也希望参与更多化学与AI结合的竞赛活动。

硫钫铅钴队余行霈(化学2302班):

在此次AI智能滴定大赛中,我们团队经历了一段充满挑战与成长的旅程。尽管在准备时间上相较于其他队伍稍显不足,但我们凭借坚韧不拔的毅力和卓越的团队协作精神,迎难而上,最终顺利完成比赛。

回顾整个备赛过程,我们克服了诸多技术难题,在每一个关键节点上,都展现出了团队成员出色的创造力与执行力。面对其他参赛队伍的精心准备和强劲实力,我们毫不气馁,而是迅速制定了科学高效的训练方案,集中时间攻克数据分析、模型训练与算法优化等技术瓶颈。在短时间内迅速构建出一套稳定、精准的智能滴定系统,实现了从数据采集到实时分析的无缝对接,但在电机初始角度控制、复位纠正等方面仍有提升空间。

我们的成果离不开比赛前反复进行的模拟测试,也离不开团队每一位成员在细节上的精雕细琢,离不开老师和学院的指导与支持。这次比赛让我们第一次直观地感受到AI技术的日趋成熟与其在化学实验领域的深入应用,今后我们也会在AI与化学结合的道路上继续前进,创造无限可能。

滴定对对队戴莹莹(化拔2303班):

首先非常感谢老师们特别是王楠老师在我们训练过程中给予的帮助和支持。我们是最早开始训练的那一批队伍,训练周期比较长,特别感谢老师们一直以来的付出。考虑到学科交叉与融合,我们认为本次比赛非常的有前瞻性,便决定参与其中。至于我们的队名,是包含了我们对滴定准确度的高要求和高期待,虽然最后的结果没有特别完美,我们仍然感到收获颇丰。

视察点滴队陈兴爽(化拔2201班):

近年来,AI 技术备受瞩目,大大降低了人们学习新事物的成本,节省了诸多人力。在智能滴定实验中亦是如此。制作简易 AI 虽困难重重,但借助询问 AI 来树立框架、理清逻辑、梳理技术路线并逐点解决问题,可显著提升处理应用层问题的效率。无需深究底层原理,只需将问题逐步拆分、分化,让 AI 协助解决,再用自身逻辑进行组合。比如在购买硬件组合时,向 AI 描述实验需求,它会推荐硬件,接着在淘宝询问客服功能,便能买到所需配件。代码方面,虽未学过 Python,但因学过 C++能看懂代码,可将实现的功能交由 AI 编写,若指定功能 AI 无法完成,可参考软件包官方文档学习各类操作方法和属性后自行编写,再让 AI 纠正语法问题。总之,尽管问题与困难众多,但可依靠 AI 辅助理解,自己出主意,由 AI 实现,最后检查逻辑。

在此过程中,最为重要的是要有面对陌生事物的勇气以及克服困难的决心,善于利用身边工具,快速适应陌生事物并解决问题。虽然这个比赛看似与化学关系不大,但面对困难问题的解决思路、勇气和信心,无论从事何种工作都是不可或缺的。我相信,这样一个比赛不仅激发了我对陌生领域的兴趣,同样也锻炼了自己的学习能力和实践能力。

红有三队刘苏歆(强基2301班):

队名中的“红”源于我们的实验项目——莫尔法沉淀滴定实验的终点是红色,“有三”表示三次平行滴定实验。采用机器学习模型进行数据分析时,我们组使用了共计1290张图片的训练集进行了85轮训练,颜色分类分为绿、白、红三色。在滴定控制器部分,我们使用了自己开发的采用MicroPython语言编写的基于RP2040芯片的Wolf Titration Controller Lite滴定控制器代替原来的滴定控制器,与原步进电机相比,选用180°舵机可以更精准地在0到180°范围内对滴定管旋塞角度进行控制;对于串口通讯,我们进行了速度优化,将波特率由原来的9600提高到了19200;也优化了相应的控制指令集,在控制器中集成了一个简易的词法与语法分析器,使其能对错误信息进行及时反馈。在上位机(电脑端)的程序方面,我们对原版的代码进行了封装和整理,提高了代码的可读性与执行效率;也对可连接的设备进行了兼容,可以操控我们的自制控制器与原版的滴定控制器;在模型的学习率设置上引入了余弦退火策略,让学习率可以随着训练轮次的进行动态调整学习率,即在模型训练的开始以较高的学习率较快地进行训练,而在训练的末期以较小的学习率有助于模型的收敛。经过这些优化,我们的滴定实验取得了较为理想的效果。

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