成功经验：透过人工智慧实现更环保的化学：一位博士后研究员如何利用机器学习革新药物设计

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2025 年 6 月 16 日，我们收到一位机器学习领域博士后研究员的EB-2 NIW (National Interest Waiver)批准通知。（批准通知）

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领域：机器学习

递交申请时的职位：博士后研究员

国籍：中国

申请时居住地：印第安纳州

批准通知书日期：2025 年 6 月 16 日

处理时间：1年1个月又22天（申请加急处理）

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从分子到模型：打造永续化学的愿景

在这个药物开发与环境永续同样重要的时代，这位科学家选择以程式码同时应对两者。他将化学与最先进的人工智慧结合，彻底改变药物与化学品的设计方式，进而减少药品废弃物，提升整个产业的永续性。他的EB-2 NIW获准，不仅是对其技术能力的肯定，更是对其在科学、医疗与环境领域深远贡献的认可。

研究内容：当AI遇上化学

这位客户的研究致力于运用人工智慧（如图神经网络与大型语言模型）来提升分子设计、化学反应预测与逆合成分析。他的研究涵盖从反应结果建模到设计环保合成途径，挑战现有药物与化学品制程的极限，目标是实现更高效、更干净的生产方式。

他的其中一项高影响力研究，评估了大型语言模型在八项实用化学任务中的表现，为更快速、更精准的分子发现奠定基础。另一项关键研究则利用电子实验记录中的真实化学数据，提升产率预测准确性，节省实验时间并减少材料浪费。

他的目标十分明确：利用人工智慧让药物与化学品的生产变得更聪明、更快速、更环保。

影响力：被引用、被信任、获资助

这位研究员已发表3篇经同侪审查的期刊论文、4篇会议论文、3篇摘要，以及1篇预印本。其研究已被引用155次，其中4篇论文被评为各年度计算机科学领域中最常被引用的作品之一。他的研究成果推动了从药物交互建模到分子推荐系统等多项创新。

他的成果被全球顶尖AI研究者引用，应用于预测化学、机器人分子发现与环境友善逆合成等领域。他所建立的模型目前正被全球使用，用以提升药物开发的准确度，同时降低运算与化学废弃物。

一位美国顶尖大学的资深教授在推荐信中强调：

“[Client’s] research underscored the broad and persistent quest of researchers to refine an effective dataset from which to train computational models. If implemented, his research and findings advance the accuracy and efficiency of chemical predictions, which holds substantial significance for various sectors and industries that rely on chemical modeling.”

此外，他亦担任多个期刊的审稿人，协助评估与改进机器学习与化学资讯学领域的学术文献。他的研究亦获得美国主要联邦机构的资助，肯定其在永续化学设计方面对国家利益的贡献。

核准关键分析

本案之所以获得美国移民局（USCIS）核准，是因为其研究工作：

• • 具有重大学术与产业价值，解决药物研发、资料建模与永续性方面的重大挑战；
  • 对美国国家利益具实质贡献，有助于降低医疗浪费、减少药物研发成本，并支援关键产业；
  • 由具备领导潜力的专业人士推动，其出版纪录、引用数与国际影响力皆具说服力；
  • 无需特定雇主聘用，即可持续推动符合国家利益的研究，因此符合免除工作机会要求的条件。

本案说明了人工智慧如何不只是改变数位世界，也正在改变支撑人类生命的基本分子。虽曾收到补件通知（RFE），但案件在未等待太久的情况下即获核准。透过结合化学与计算创新，先是一个分子、一个模型，再获得一个EB-2 NIW成功批准，这位研究员正一步步实现更永续的药物未来。