人工智能在自然科学领域正在攻克一个个人类未解之难题，AI for Science也已经从愿景走向了流行！一个个创新性的想法被提出与验证，AI4Science相关基础设施正不断建设与完善，AI4Science相关成果已经在药物、能源、材料等领域开始切实地发挥作用。

现在我们带着最大的诚意邀请所有人参与DeepModeling社区第三届Hackathon：

• 在这里，你所有和AI4Science有关的创意将被鼓励与珍视；

• 在这里，你可以聆听领域内经验丰富的导师的耐心指导；

• 在这里，你可以和一群志同道合且充满激情的伙伴并肩作战；

• 在这里，你可以完成你最期待的挑战；

20万的奖金池，赛场往返的车票；

我们准备好了一切，期待与你一起共同释放AI4Science的无限可能！

具体来说：

• 如果你对AI4Science的应用场景感兴趣，我们欢迎你使用最新的AI4Science工具探索任何你想要探索的场景，解决过去经典方法不好解决的问题；也欢迎你基于特定场景为AI4Science相关工具开发更好用的用户接口和工作流

• 如果你对AI4Science底层算法原理、相关模型构建感兴趣，我们欢迎你提出自己的想法和我们交流，改进现有软件或者构建你自己的软件

• 如果你对高性能优化感兴趣，我们欢迎你大胆尝试，亲手释放软件与硬件的无限潜能

• 如果你对分享与传播知识感兴趣，我们欢迎你采用创新的方式来传播相关知识与理念，将AI4Science传播给更多人

最后，如果你对AI4Science感兴趣，但是并不确定自己能做什么，甚至不确定自己能力是否足够，我们依然强烈鼓励你先报名进来跟着大家一起讨论学习。兴趣是最好的老师，实战是最快的学习方式，在这里一定会找到你能发挥自己热情和特长的赛道，共同探索AI4Science的星辰大海。

Hackathon是一个非常难得的AI4Science学习机会。相比于传统理论学习，Hackathon集合了学习、讨论、实战、竞赛等诸多元素，在有限的时间以及队友、导师们的帮助下，促进自己高效掌握相关知识与技能，并最终产出相关成果。下面是前两届Hackathon的一些优秀成果，相信你也可以做到！

近邻原子搜索效率提升万倍？第一款RPMD热导计算软件？DeepModeling黑客松圆满收官

韩言博：探索为dflow用户提供更便捷的操作方式——dflow语法糖的尝试

单一凡：dflow + 电子结构计算——过程与终点的思考

王栋：flareDflow—湍流燃烧火焰面模型计算工作流

张泽中：dflow + DeePMD-EM — 考虑真实声子的电子衍射

刘明康：dflow_Refiner：一种衔接多种科学计算软件的尝试

本次Hackathon不仅为大家准备了高达20w的丰厚奖金池，同时为了进一步鼓励大家交流，所有进决赛的选手只要愿意来线下，我们都会报销往返车票并提供一定的住宿补贴。对于Hackathon的一些优秀作品，我们还会提供包括联合宣传、学术合作、软件产业转化等多形式孵化方案。让每一个优秀的人才得到快速成长，让每一个优秀的作品能够发光发热！

• AI4Science应用场景探索（北京）：本赛道鼓励选手以AI4Science相关软件为工具，探索自己想要探索的场景。选手可以使用AI4Science相关工具助力自己的课题研究，比如使用Uni-Mol筛选活性分子、使用DPA-1进行小分子的构象探索、使用DMFF修正官能团间的相互作用、使用DeepFlame探索湍流与燃烧相互作用机制；也可以针对指定场景开发定制化工作流、方便好用的用户接口等。只要是和AI4Science有关的一切应用探索在这里都被鼓励！

• AI4Science硬核软件开发（北京）：本赛道由DeepModeling开源社区、北京大学超算队、北京大学Linux俱乐部联合主办。本赛道鼓励选手积极参与到AI4Science本身的工具开发中。对高性能感兴趣的同学可以对指定软件进行高性能优化；对AI感兴趣的同学可以针对某些网络进行重构。又或者你发现软件中还有一些别的问题你想要改进——总之只要是和AI4Science有关的一切软件开发在这里都被鼓励！

• AI for 生物医药（上海）：本赛道鼓励选手针对生物医药领域普遍关心的问题，使用AI4Science相关软件工具尝试解决。希望选手能够可以针对生物医药领域中目前已有的应用场景提出解决方案，如各种性质预测，靶标预测，结合模式探究及分子生成等实际场景；同时鼓励选手尝试使用不同软件与工具，比如Uni-Mol深入探索某个领域——总之只要是和AI4Science与生物医药有关的一切探索在这里都被鼓励！

• AI for ElectroChemistry（厦门）：本赛道由DeepModeling开源社区、嘉庚创新实验室人工智能应用电化学联合实验室（AI4EC）联合主办，旨在鼓励希望探索各类电池领域相关材料的电化学性质的选手，运用AI4Science相关软件工具，用于开发针对某一体系，或某一环境下，诸如材料氧化还原电位、反应自由能变等性质计算的工作流；也可以用于解决某一特定的问题，总之，如果你渴望用材料来不断定义能源，欢迎你加入AI for Electrochemistry的探索之旅。

• AI4Science布道（北京）：本赛道鼓励选手采用创新的方式向他人传播AI4Science相关知识和理念。讲解内容可以是AI4Science某个前沿论文，可以是自己的科研成果，也可以是有趣的科普知识；形式可以考虑课程视频、Bohrium Notebook案例，wikipedia或者更灵活的短视频、小红书等等——总之，只要是和AI4Science有关的一切理念传播在这里都被鼓励！

以上是Hackathon总体赛道分类，大家所有和AI4Science有关的创意都被欢迎。当然，我们这两天也会陆续放出一些具体的赛题，给大家打开思路，敬请关注！

• 初赛：

• 形式：线上参与

• 以学员学习为主，在我们帮助下快速学习和掌握AI4Science相关知识与软件技能，为决赛做好准备

• 决赛：

• 形式：允许线上，但是更鼓励线下共同探索交流（进入决赛选手报销线下到相关赛场来回车票）

• 以创新和挑战为主，完成自选或者指定的Hackathon相关挑战

• 允许组队，每队1-2人（仅队长填写报名问卷即可）

为了鼓励尽可能多的同学参与，本次Hackathon奖励分为Hackathon大奖（决赛奖），初露锋芒奖（初赛奖）两个部分，具体如下：

• Hackathon大奖（决赛奖）：

• 获奖条件：由Hackathon组委会决赛评选得出

• 奖品：



除了丰厚的奖金以外，获奖选手还会：

• 优先获得深势科技 / 北京科学智能研究院 / 嘉庚创新实验室的内推机会

• 每位获奖选手获得2张2023科学智能峰会门票

• 初露锋芒奖（初赛奖）：

• 获奖条件：成功晋级决赛

• 奖品：

• 第三届DeepModeling Hackathon限量版T-shirt

• 线下参与决赛机会（报销来回路费）

• 为相关作品进行宣传，让作品被更多人看到

• 相关代码和功能的规范化整理，并merge到社区仓库中，让更多人使用

• 对于学术探索型作品，帮助对接更多可能的学术合作，推动相关学术探索走的更深更远

• 对于有落地潜力的作品，帮助对接一些潜在的商业合作，推动学术成果的产业落地