# NUS又有大動作：4個AI科研項目入選新加坡國家級計劃！

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Published: 2026-06-23
Source: 獅城新聞

近日，NUS 在 AI 科研領域又傳來一條值得關注的消息。 

在新加坡國家研究基金會推出的 **AI-for-Science Initiative（AI4S）** 中，NUS 共有 **4 個重大 AI 科研項目** 入選首批項目。

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該計劃總規模達 **1.2億新元**，目標是推動人工智慧真正進入科學研究核心場景，加速材料、計算、醫學、農業等領域的創新突破。

這不僅是一項科研成果，更讓我們看到 NUS 正在如何把人工智慧與材料科學、醫學、計算機、農業等領域深度融合，推動下一代科技創新。

## AI正在改變科學研究



簡單來說，**AI-for-Science 不是單純研究「AI本身」**，而是把 AI 變成科學研究的加速器。

過去，科研往往需要大量實驗、數據分析和反覆驗證。而現在，AI 可以幫助科學家更快發現規律、預測結果、設計實驗，甚至輔助開發新材料、新藥物、新農業方案，以及更安全的軟體系統。

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也就是說，未來的科研人才不只需要懂一個專業領域，還需要具備更強的跨學科能力：

既懂 AI，

也懂材料、生命科學、醫學、計算機、環境或工程。

這也正是 NUS 近幾年持續強調的方向：

**跨學科、前沿科技、真實世界問題解決能力。**

## NUS入選的4個項目，分別研究什麼？



這次 NUS 入選的 4 個項目，覆蓋了材料科學、程序推理、基因組醫學和農業數字孿生等方向。

它們看起來分屬不同領域，但背後有一個共同點：

都在用 AI 解決真實世界中的複雜問題。

用AI和機器人加速新材料發現 

第一個項目是 **Materials Data Foundry**。該項目由 NUS Institute for Functional Intelligent Materials 的 **Professor Sir Konstantin Novoselov** 與 University of Toronto 的 **Professor Alán Aspuru-Guzik** 共同領導。

這個項目要解決材料科學中的一個核心難題：

高質量數據不夠。

團隊將通過 AI 和機器人驅動的開放式自主實驗室，建立大型材料數據集，把「材料如何合成」和「材料實際性能」連接起來。未來，這類研究可能幫助科學家更快開發用於電子、清潔能源和可持續基礎設施的新材料。

對學生來說，這也是一個很典型的 NUS 科研特色：

**不是只停留在理論，而是把 AI、實驗室自動化、材料科學和產業應用結合起來。**

讓AI幫忙檢查代碼是否安全可靠 第二個項目是 **AI for Program Reasoning**。 

該項目由 NUS School of Computing 的 **Professor Abhik Roychoudhury** 與 Imperial College London 的 **Professor Cristian Cadar** 共同領導，並與 SMU、MIT、ETH Zürich 等機構合作。

現在，越來越多代碼由 AI 生成。

但問題也隨之而來：

AI 寫出來的代碼是否安全？

有沒有隱藏漏洞？

能不能用於關鍵系統？

這個項目希望開發更先進的 AI 工具，自動分析、驗證並證明程序的正確性，幫助開發者發現錯誤、審查代碼，並提升軟體系統安全性。

項目將應用在網絡協議、Linux 作業系統內核等關鍵系統上。

對於未來想申請 NUS Computing、AI、軟體工程、網絡安全相關方向的同學來說，這類項目非常值得關注。

因為它代表了一個很重要的趨勢：

**AI 不只是「寫代碼」，更要能「理解代碼、驗證代碼、保障安全」。**

用AI整合基因組數據，推動精準醫學 

第三個項目聚焦基因組醫學。

該項目由 NUS Yong Loo Lin School of Medicine 的 **Professor Cheng Ching-Yu** 與 A\*STAR Research Entities 合作推進。

這個項目將開發一個名為 **MultiOmicsFM** 的 AI 基礎模型，用來綜合理解 DNA、RNA 和基因活動等多種生物數據。

傳統工具往往把這些數據分開分析。而這個項目希望把它們放在一起看，形成更完整的個體遺傳圖景。這項研究未來可能幫助加速疾病風險預測、mRNA 療法優化，並推動精準醫學發展。

對關注醫學、生命科學、公共健康、生物信息學方向的學生和家長來說，這說明 NUS 的醫學科研正在和 AI 深度結合。

未來醫學人才，也會越來越需要數據科學和人工智慧能力。

建立農業數字孿生，應對氣候與糧食安全挑戰 

第四個項目是 **KGAI4Ag**。

該項目由 NUS Faculty of Science 生物科學系的 **Professor Roman Carrasco** 與 Illinois Advanced Research Center at Singapore 合作開展。

這個項目關注的是東南亞在氣候變化下的糧食安全問題。團隊將利用 Knowledge-Guided AI 建立農業數字孿生。所謂數字孿生，可以理解為現實農田的虛擬模型。它能夠模擬作物生長、氣候影響、資源使用和供應鏈變化，幫助農民和政策制定者做出更好的決策。這類研究不僅和農業有關，也和環境科學、氣候韌性、數據建模、政策制定密切相關。

對於想申請 NUS Science、環境、可持續發展、數據科學相關方向的同學來說，這也是一個很好的觀察窗口：

**NUS 的科研不是只關注校園內的問題，而是直接面向新加坡和東南亞的現實挑戰。**

## 這件事對NUS學生和申請者意味著什麼？



這次 NUS 入選 4 個 AI-for-Science 項目，其實說明了幾個越來越明顯的趨勢。

首先，**AI 已經不是某一個專業的專屬方向**。無論是計算機、醫學、材料、生命科學，還是環境與農業，AI 都正在成為重要工具。未來學生如果只掌握單一學科知識，可能還不夠。如果能把專業能力和 AI、數據分析、建模能力結合起來，競爭力會明顯提升。

其次，**跨學科科研會越來越重要**。NUS 這次入選的項目，都不是單一學院或單一學科完成的。它們背後有不同高校、研究機構和產業夥伴共同參與。

這也反映了 NUS 一貫的優勢：

國際合作

跨院系協同

科研與產業連接

另外，**NUS 的科研方向和新加坡國家發展重點高度相關**。

從先進材料、軟體安全、精準醫學到糧食安全，這些方向都與未來科技、產業升級和社會需求密切相關。對準備申請 NUS 的學生來說，了解這些方向，也有助於更好地理解 NUS 的專業布局和學術生態。對招聘方和行業機構來說，這類項目也值得關注。因為這些項目培養的學生和研究人員，將不僅具備專業知識，也會擁有 AI 應用、跨學科合作和真實問題解決經驗。這些能力，正是未來科技公司、諮詢機構、醫藥企業、金融科技企業和先進位造企業越來越看重的。

## 從這次項目，看NUS未來科研方向



這條新聞釋放了一個很清晰的信號：

未來的頂尖大學，不只是教學生知識，

而是要帶學生進入真實科研與產業問題中。

未來的優秀學生，也不只是「會考試」，而是要能跨學科理解問題、使用 AI 工具，並真正參與解決複雜挑戰。

對於正在考慮 NUS 的同學來說，可以重點關注以下方向：

**AI + Computer Science**

**AI + Medicine / Life Sciences**

**AI + Materials Science**

**AI + Sustainability**

**AI + Data Science**

**AI + Public Policy / Food Security**

如果你正在準備申請 NUS，除了看排名和專業名稱，也建議多看看學校最新科研項目、實驗室方向、教授研究領域和產業合作機會。

這些信息，往往能幫助你更清楚地判斷：

這個學校是否適合你的長期發展？



從這次 4 個 AI-for-Science 項目可以看到，NUS 正在把 AI 與科學研究深度結合，並通過跨學科合作推動真實世界問題的解決。

無論你是 NUS 在讀學生、準備申請的同學、關注孩子留學規劃的家長，還是正在觀察高校科研實力和人才趨勢的行業人士，這都是一條值得關注的 NUS 最新動態。

未來，AI 不只是一個專業，而會成為許多專業的底層能力。

而 NUS，正在把這件事推進到科研和教育的最前線。

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