HISTORY / ABOUT
2019 — 2026从教学线索到科研团队持续迭代
我们如何
走到这里。
团队不是按计划长成的。它经历过方向扩张、试错与收敛，也留下了一些没有继续做下去的东西。
A NON-LINEAR PATH
我们更愿意把历史写成一条有岔路的路径，而不是一份逐年增长的成果清单。下面的事件来自团队自己的记录；没有发生的事不会被补写进来。
- 2019前史01
一条更早的教学线索
《化学信息学》课程开始讲授。它还不是一个团队，但化学数据、分子表示与计算方法的线索从这里出现。
- 2021—2022形成02
团队前身
化学与人工智能方向的教师、学生开始共同发起项目，获得中国人民大学交叉科学研究院种子基金支持。
- 早期尝试把耐寒导电材料、运动传感与机器学习放进同一个真实问题。
- 由此确认：跨学科能力很难只靠听课获得，必须由一个项目把知识连接起来。
- 2023学习03
ChemAI-1
围绕离子导体数据与电导率预测，学习 Python、机器学习与化学信息表示，逐渐形成“讲解、分享、项目”结合的模式。
- 第一期读书会启动，成为团队后续固定节律的起点。
- 开始尝试用数据方法处理传统理论难以完整描述的问题。
- 2024—2025展开04
ChemAI-2 / 3
进入学校首批“AI+”创研课，分组探索高通量测试装置、性质预测、符号回归与化学数据库。
- 团队不再只是完成一次读书会，而是开始积累能够跨届延续的项目、代码与协作经验。
- 化学共享数据库与智慧化学实验平台逐渐成为两条主要实践线索。
- 2026聚焦05
ChemAI-4
团队主动聚焦 MolScience 化学数据空间，把主要精力放在一条能够持续推进的主线上。
- molscience.org 上线，成为项目的公开入口。
- 教师从系统授课转向问题引导、路线判断与阶段点评，高年级成员承担分享、工程协作与项目接续。
- 分子结构绘图软件的技术路线开始成型，作为 MolDesign 方向的高优先级项目。
WHAT WE KEEP
失败的项目也值得记录。
硬件、算法、模型与数据，团队都试过。被放弃的方向不是浪费，它们解释了为什么今天只做这一条主线。
2026 年，团队把主要精力收敛到 MolScience。这不是因为其他方向没有价值，而是因为一个学生团队在同一阶段能够真正做好的事情有限。
归档的项目仍然保留在 Work 中。它们的状态会被如实标注，不会被包装成仍在推进的产品，也不会从历史中消失。
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