# NUS又有大动作：4个AI科研项目入选新加坡国家级计划！

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Published: 2026-06-23
Source: 狮城新闻

近日，NUS 在 AI 科研领域又传来一条值得关注的消息。 

在新加坡国家研究基金会推出的 **AI-for-Science Initiative（AI4S）** 中，NUS 共有 **4 个重大 AI 科研项目** 入选首批项目。

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该计划总规模达 **1.2亿新元**，目标是推动人工智能真正进入科学研究核心场景，加速材料、计算、医学、农业等领域的创新突破。

这不仅是一项科研成果，更让我们看到 NUS 正在如何把人工智能与材料科学、医学、计算机、农业等领域深度融合，推动下一代科技创新。

## AI正在改变科学研究



简单来说，**AI-for-Science 不是单纯研究“AI本身”**，而是把 AI 变成科学研究的加速器。

过去，科研往往需要大量实验、数据分析和反复验证。而现在，AI 可以帮助科学家更快发现规律、预测结果、设计实验，甚至辅助开发新材料、新药物、新农业方案，以及更安全的软件系统。

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也就是说，未来的科研人才不只需要懂一个专业领域，还需要具备更强的跨学科能力：

既懂 AI，

也懂材料、生命科学、医学、计算机、环境或工程。

这也正是 NUS 近几年持续强调的方向：

**跨学科、前沿科技、真实世界问题解决能力。**

## NUS入选的4个项目，分别研究什么？



这次 NUS 入选的 4 个项目，覆盖了材料科学、程序推理、基因组医学和农业数字孪生等方向。

它们看起来分属不同领域，但背后有一个共同点：

都在用 AI 解决真实世界中的复杂问题。

用AI和机器人加速新材料发现 

第一个项目是 **Materials Data Foundry**。该项目由 NUS Institute for Functional Intelligent Materials 的 **Professor Sir Konstantin Novoselov** 与 University of Toronto 的 **Professor Alán Aspuru-Guzik** 共同领导。

这个项目要解决材料科学中的一个核心难题：

高质量数据不够。

团队将通过 AI 和机器人驱动的开放式自主实验室，建立大型材料数据集，把“材料如何合成”和“材料实际性能”连接起来。未来，这类研究可能帮助科学家更快开发用于电子、清洁能源和可持续基础设施的新材料。

对学生来说，这也是一个很典型的 NUS 科研特色：

**不是只停留在理论，而是把 AI、实验室自动化、材料科学和产业应用结合起来。**

让AI帮忙检查代码是否安全可靠 第二个项目是 **AI for Program Reasoning**。 

该项目由 NUS School of Computing 的 **Professor Abhik Roychoudhury** 与 Imperial College London 的 **Professor Cristian Cadar** 共同领导，并与 SMU、MIT、ETH Zürich 等机构合作。

现在，越来越多代码由 AI 生成。

但问题也随之而来：

AI 写出来的代码是否安全？

有没有隐藏漏洞？

能不能用于关键系统？

这个项目希望开发更先进的 AI 工具，自动分析、验证并证明程序的正确性，帮助开发者发现错误、审查代码，并提升软件系统安全性。

项目将应用在网络协议、Linux 操作系统内核等关键系统上。

对于未来想申请 NUS Computing、AI、软件工程、网络安全相关方向的同学来说，这类项目非常值得关注。

因为它代表了一个很重要的趋势：

**AI 不只是“写代码”，更要能“理解代码、验证代码、保障安全”。**

用AI整合基因组数据，推动精准医学 

第三个项目聚焦基因组医学。

该项目由 NUS Yong Loo Lin School of Medicine 的 **Professor Cheng Ching-Yu** 与 A\*STAR Research Entities 合作推进。

这个项目将开发一个名为 **MultiOmicsFM** 的 AI 基础模型，用来综合理解 DNA、RNA 和基因活动等多种生物数据。

传统工具往往把这些数据分开分析。而这个项目希望把它们放在一起看，形成更完整的个体遗传图景。这项研究未来可能帮助加速疾病风险预测、mRNA 疗法优化，并推动精准医学发展。

对关注医学、生命科学、公共健康、生物信息学方向的学生和家长来说，这说明 NUS 的医学科研正在和 AI 深度结合。

未来医学人才，也会越来越需要数据科学和人工智能能力。

建立农业数字孪生，应对气候与粮食安全挑战 

第四个项目是 **KGAI4Ag**。

该项目由 NUS Faculty of Science 生物科学系的 **Professor Roman Carrasco** 与 Illinois Advanced Research Center at Singapore 合作开展。

这个项目关注的是东南亚在气候变化下的粮食安全问题。团队将利用 Knowledge-Guided AI 建立农业数字孪生。所谓数字孪生，可以理解为现实农田的虚拟模型。它能够模拟作物生长、气候影响、资源使用和供应链变化，帮助农民和政策制定者做出更好的决策。这类研究不仅和农业有关，也和环境科学、气候韧性、数据建模、政策制定密切相关。

对于想申请 NUS Science、环境、可持续发展、数据科学相关方向的同学来说，这也是一个很好的观察窗口：

**NUS 的科研不是只关注校园内的问题，而是直接面向新加坡和东南亚的现实挑战。**

## 这件事对NUS学生和申请者意味着什么？



这次 NUS 入选 4 个 AI-for-Science 项目，其实说明了几个越来越明显的趋势。

首先，**AI 已经不是某一个专业的专属方向**。无论是计算机、医学、材料、生命科学，还是环境与农业，AI 都正在成为重要工具。未来学生如果只掌握单一学科知识，可能还不够。如果能把专业能力和 AI、数据分析、建模能力结合起来，竞争力会明显提升。

其次，**跨学科科研会越来越重要**。NUS 这次入选的项目，都不是单一学院或单一学科完成的。它们背后有不同高校、研究机构和产业伙伴共同参与。

这也反映了 NUS 一贯的优势：

国际合作

跨院系协同

科研与产业连接

另外，**NUS 的科研方向和新加坡国家发展重点高度相关**。

从先进材料、软件安全、精准医学到粮食安全，这些方向都与未来科技、产业升级和社会需求密切相关。对准备申请 NUS 的学生来说，了解这些方向，也有助于更好地理解 NUS 的专业布局和学术生态。对招聘方和行业机构来说，这类项目也值得关注。因为这些项目培养的学生和研究人员，将不仅具备专业知识，也会拥有 AI 应用、跨学科合作和真实问题解决经验。这些能力，正是未来科技公司、咨询机构、医药企业、金融科技企业和先进制造企业越来越看重的。

## 从这次项目，看NUS未来科研方向



这条新闻释放了一个很清晰的信号：

未来的顶尖大学，不只是教学生知识，

而是要带学生进入真实科研与产业问题中。

未来的优秀学生，也不只是“会考试”，而是要能跨学科理解问题、使用 AI 工具，并真正参与解决复杂挑战。

对于正在考虑 NUS 的同学来说，可以重点关注以下方向：

**AI + Computer Science**

**AI + Medicine / Life Sciences**

**AI + Materials Science**

**AI + Sustainability**

**AI + Data Science**

**AI + Public Policy / Food Security**

如果你正在准备申请 NUS，除了看排名和专业名称，也建议多看看学校最新科研项目、实验室方向、教授研究领域和产业合作机会。

这些信息，往往能帮助你更清楚地判断：

这个学校是否适合你的长期发展？



从这次 4 个 AI-for-Science 项目可以看到，NUS 正在把 AI 与科学研究深度结合，并通过跨学科合作推动真实世界问题的解决。

无论你是 NUS 在读学生、准备申请的同学、关注孩子留学规划的家长，还是正在观察高校科研实力和人才趋势的行业人士，这都是一条值得关注的 NUS 最新动态。

未来，AI 不只是一个专业，而会成为许多专业的底层能力。

而 NUS，正在把这件事推进到科研和教育的最前线。

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