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未來只需“照藥開方”

馬大為認為，上述變化對化學(xué)合成來說，意義非常重大。因為將來人工智能程序可能像“傻瓜機”一樣，科研人員在進行化學(xué)合成時只需按照它的推薦“照藥開方”。

過去，了解一個化學(xué)反應(yīng)條件是否可行，就是不斷試錯的過程。需要人工一個一個去測試，包含大量的重復(fù)性勞動。如今，可以利用人工智能對化學(xué)反應(yīng)數(shù)據(jù)進行快速檢測，然后在機器上進行通量的反應(yīng)條件測試，整個系統(tǒng)一天可以做上千個反應(yīng)條件的測試。換成人工，一個實驗室里每天做20個化學(xué)反應(yīng)測試就已經(jīng)很不錯了。

馬大為告訴記者，一些大型制藥公司已經(jīng)將人工智能用于輔助設(shè)計化學(xué)合成路線，成為此類技術(shù)的第一批用戶。除了藥物研發(fā)，新材料研發(fā)等包含化合物合成的領(lǐng)域都可利用人工智能進行化學(xué)合成路線推薦。

“將來，合成以往不存在的分子就像蓋房子一樣，先讓人工智能把藍圖描繪出來，研究人員只要按著藍圖去搭建就行�！瘪R大為說。

李承輝也認為，人工智能在化學(xué)領(lǐng)域?qū)⒋笥锌蔀�。在他看來，未來化學(xué)領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用將像人工智能醫(yī)生一樣，它能夠掌握和消化海量合成方法、合成路線、材料結(jié)構(gòu)和性能等，科研人員做化學(xué)合成研究時，它可以幫助分析和解決很多問題。

不過總的來說，人工智能扮演的角色仍是輔助性的。它可以將化學(xué)研究人員從繁重的手工勞動中解放出來，并為他們的研究提供一些參考和借鑒。但其推薦的結(jié)果也需要研究人員利用專業(yè)知識和經(jīng)驗去判斷，哪些是真正可行的。

此外，人工智能推薦化學(xué)合成路線目前仍處于模型機階段。馬大為認為，化學(xué)研究人員需要不斷地為人工智能提供一些創(chuàng)新策略，推動人工智能系統(tǒng)不斷優(yōu)化，后者再反過來推動化學(xué)研究人員進行更深入的研究。

人工智能機器人助力快速發(fā)現(xiàn)新分子

早在去年，英國格拉斯哥大學(xué)的化學(xué)家們已經(jīng)討論了如何訓(xùn)練一個人工智能有機化學(xué)合成機器人來自動探索大量的化學(xué)反應(yīng)。

這種“自我驅(qū)動”的系統(tǒng)以機器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)，可以發(fā)現(xiàn)新的反應(yīng)和分子，允許利用數(shù)字化學(xué)數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來定位感興趣的新分子，而不是局限于一個已知的數(shù)據(jù)庫和常規(guī)的有機合成規(guī)則。其結(jié)果可能降低發(fā)現(xiàn)新的藥物分子、新化學(xué)產(chǎn)品（包括材料）、聚合物及用于高科技應(yīng)用（如成像）分子的成本。

研究小組通過使用18種不同的起始化學(xué)物質(zhì)的組合來模擬大約1000種反應(yīng)，展示了該系統(tǒng)的潛力。在探索了大約100種的可能反應(yīng)后，機器人能夠以超過80％的準確率預(yù)測出哪些初始化學(xué)物質(zhì)的組合應(yīng)該被探索以產(chǎn)生新的反應(yīng)和分子。通過探索這些反應(yīng)，他們發(fā)現(xiàn)了一系列以前不為人知的新分子和反應(yīng)。研究人員發(fā)現(xiàn)了4個新反應(yīng)，其中一個反應(yīng)被歸入已知最獨特反應(yīng)的前1％。

研究者表示，這種方法是化學(xué)數(shù)字化的關(guān)鍵一步，它將允許對化學(xué)空間（chemical space）進行實時檢索，從而幫助新藥物的發(fā)現(xiàn)，并削減成本，節(jié)省時間，提高安全性，減少浪費，幫助化學(xué)進入一個新的數(shù)字時代。