一、基本情况
李金金，博士，教授，博士研究生导师，国家重点引才计划青年人才（2016）
电子邮件：lijinjin@sjtu.edu.cn
研究领域：AI for Science
二、教育背景
2012-2014博士后，化学系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，美国
2007-2012博士，物理系，上海交通大学，中国
三、工作经历
2025-至今教授，生命科学学院，湖北大学，中国
2021-2024教授，微纳电子系，上海交通大学，中国
2016-2021副教授，微纳电子系，上海交通大学，中国
2014-2016高级研究员，化学系，加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校，美国
四、研究经历
2012年获得上海交通大学物理系的博士学位。现为上海交通大学人工智能与微结构实验室（AIMS-Lab）主任、教授、博士生导师、国家高层次人才。李老师承担数千万人民币的国家和省部级科研经费，知识成果转化上亿元人民币，发表了4部个人学术专著，担任多家学术期刊的编委，并发表了近200篇SCI科研论文，其中包括40多篇影响因子大于10的论文。开发AI for Science方向的软件和平台50余个。基于人工智能算法设计，李金金团队整合了第一性原理计算、量子化学、集成学习、迁移学习等算法，并通过大模型和小模型的协同进化开发、应用Tensorflow和Keras等深度学习框架，解决了生物学和材料科学中的瓶颈问题。
生物信息学：
团队以蛋白质功能性应用为导向，融合量子力学、分块算法、势能面模型以及深度学习、迁移学习等人工智能算法，提出了针对蛋白质大分子的算法和模型，完成生物大分子数据库构建、性质功能预测和机制解析，实现工业酶的定向改造和应用。此项开发可以有效解决后Alphafold时代蛋白功能预测问题，特别是酶类产品的快速批量化功能预测。基于已有发现和未来持续的开发，可以将生物合成推进到快车道，使中国在生物合成和蛋白涉及领域实现弯道 超车。经过多年的积累，AIMS-Lab团队在生物信息学领域形成了数百万条专业的内部AI数据 库，包括蛋白质序列-向量词典（SVD）、氨基酸残基数据库和残基数据库。从小分子药物、肽、 中间体、核酸到大分子抗体、病毒和酶蛋白，团队开发了多种人工智能算法，将AI蛋白质计算 效率提升1万倍以上，其工作包括AlphaBio（用于生物分子设计和发现的人工智能平台，版权 号2022SR1040916）、SeqEmbedding-DDG（用于预测蛋白质突变亲和力的人工智能软件，版权 号2022SR0405169）、HUSML（用于预测氨基酸突变对蛋白质折叠自由能影响的无监督和监督 机器学习方法，版权号2022SR1040914）、Deep-transfe（r基于迁移学习的大分子数据建模软件， 版权号2022SR1360127）和RI-GNN（基于图神经网络坐标变换的生物分子功能预测软件，版 权号2022SR1393927）等。
材料信息学：
随着材料数据的爆炸性增长和相应AI模型的多样化，迫切需要一系列自动化的数字和智能 数据库平台及集成材料设计平台，以形成材料智能研发生态，这对材料数据的融合存储共享和AI模型的适用性提出了许多新要求。因此，除了在材料智能设计领域进行纵向深入研究外，李 金金团队还关注大型材料数据库和集成材料设计平台的建设，以填补该领域的空白。例如，建 立了二维杂化钙钛矿数据平台2DPP（数据量>300000）、超离子导体数据平台IonML（数据 量>140000）、半导体有效质量数据库（数据量>140000）、石榴石电子导电性数据库（数据 量>50000）、重金属离子和多硫化物吸附能量数据库（数据量>20000）等。提出的AI for Science 平台包括：化学反应的无监督定向设计和活化能预测软件（UADDCR，版权号2020SR1169307）、 基于人工智能的离子迁移和活化能预测软件（AI-IMAE，版权号2021SR1336972）、基于深度学 习的过渡金属化合物掺杂体系性能预测平台（DeepTMC，版权号2021SR1376010）、结合监督 和无监督模型的范德华异质结设计软件（ISU-HDP，版权号2021SR2212367）、材料设计和发现 的人工智能平台（AlphaMat，版权号2022SR0405168）、基于迁移学习的低成本材料数据建模平 台（Mat-Transfer，版权号2022SR1364423）、基于深度学习的化学可解释有效质量预测平台（CEEM，版权号2023SR0899511）等。这些公共数据库和软件平台已被清华大学、马里兰大学、南京大学、华中科技大学、电子科技大学等研究团队使用，下载量超过100000次，总访问和使用量超过200000次。
五、代表性论文
发表论文详见如下链接:https://aimslab.cn/#/publications
（2025年4月更新）
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