参观完OLED的生产车间，了解到OLED的发光原理及优缺点之后，为了进一步了解OLED发光材料的研发现状及发展瓶颈，为后期研究优化生产流程，制作高效，稳定性更好的发光材料做准备，烟台大学“芴”光十色团队成员于2021年8月9日来到了烟台福山区的海森大数据进行了学习调研。
早上七点半，团队成员在学校西北门集合，坐车到达烟台福山区的海森大数据。与之前参观的OLED公司不同，海森大数据所属软件和信息技术服务业，主要负责大数据技术应用及相关产品销售；光电材料开发、技术服务、技术转让等业务。为更好的了解到公司的运作模式，负责人陈跃通过PPT在会议室给团队成员进行了详细的介绍，包括海森大数据的研发模式是通过大数据来完成，以及公司的主要研究项目，还有大数据在在社会中所起到的作用。通过各种基团的模拟组合，大数据分析，来合成目标产物并筛选出最优选择，准确率较高，并可以大量节省人力物力。
图为海森大数据向团队成员介绍公司基本概况
据负责人介绍，在大数据时代到来之前，一般设计相关材料，是通过收集大量文献资料、手写的有用反应、参考索引卡片来完成指导合成途径的设计。研发人员通常会搜索其他人记录的反应列表，并根据自己的直觉制定一个逐步产生特定化合物的途径。这需要先从想要创建的分子开始分析，比如要用到哪些试剂，是否容易获得，通过哪些反应序列才能合成它，这种分析往往要消耗数小时乃至数天时间。随着人工智能的兴起，这些有机分子的合成自然而然地转向数据库存储乃至应用。团队成员了解到了设计目标化学分子最方便的方式还是大数据模拟，也意识到对于化学专业来说人工智能起到了很重要的作用，人工智能除跟有机化学结合，跟其它自然学科结合，也是大趋势，而且是必须的过程。
之后，为使团队成员了更解人工智能在合成有机分子中的的实际应用，负责人还请专业技术给团队成员以合成防紫外线剂为例展开了详细的介绍。对于防紫外线剂而言，现在的市场应用非常广泛，但是中国想要突破必须还要进一步的进展，而他们这一项目正在研究防紫外线剂，通过大数据来计算出他们所需要的有机物，并且合成这些有机物，最后再通过一定的技术手段来检验可行性。团队成员联想到相关OLED发光材料，蓝光OLED发光材料因其低效率、寿命短的问题依然是OLED产业化发展进程中还需要解决的几大难题。负责人介绍到通过保留主体利用人工智能更换修饰基团，最后智能筛选出较优选择即可。这也为团队后期优化蓝色发光材料提供了一个便捷的方法。
图为技术人员介绍防紫外线剂
最后相关负责人给了团队成员自由交流和提问的时间。团队成员就如何检验发光材料是否可行提出了疑问，相关技术人员介绍到在筛选出较优分子之后，再把合成的发光材料应用到OLED器件中来检验它各方面的性能，即使前期检验材料的各方面性质都较好，最后也得在器件中决定它的可行性。的确不能否认人工智能扮演的角色仍是辅助性的。它可以将化学研究人员从繁重的手工劳动中解放出来，并为他们的研究提供一些参考和借鉴。但其推荐的结果也需要研究人员利用。在自由交流的环节，团队成员也清楚地意识到对于化学专业的学生而言，除了要学好相关专业知识，也要掌握一些专业技能如编程等技术来辅助自己实验的完成。
图为团队成员与相关负责人交流
通过今天在海森大数据的参观学习了解到了人工智能对合成化学分子具有重要的推动意义，交叉学科是未来学科发展的新趋势，更容易擦出成功的火花，做出颠覆性的成果，而且人工智能也能极大地带动传统化学专业的升级，使化学可以更好地服务于我们的生活，发挥更大的社会功效。此次参观学习，不负此行，团队成员一致认为，在今后的实验中可以将实验与人工智能相结合，在不断计算模拟中，改进目标产物的结构，获得更好的实验结果，推进优化生产流程，制作高效，稳定性更好的发光材料。推进创新型新材料发展，为其发展做出一丝贡献。
