1. 开发基于AI的蛋白质设计模型。如酶稳定性预测、催化活性预测，酶法逆合成分析等；
2. 整合多源生物数据（序列、结构、动力学等），设计高效训练策略提升模型预测精度；
3. 与湿实验团队紧密协作，验证算法设计结果并迭代优化技术路线；
4. 跟进领域前沿（如AlphaFold、RFdiffusion等），探索AI在酶工程中的应用场景。