人工智能正在解放化學家的雙手

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　　 近日，香山科學會議聚焦綠色生態與化學化工，除了各種前沿化學化工技術之外，人工智能在該領域的應用成為被關注的新議題。
　　 “合成化學過程中的變數太多確實給通量制備和通量反應條件篩選增加了難度。但是在大數據與人工智能時代，這樣的狀況將會大大改變。”中科院上海有機化學研究所副所長馬大為在會議上介紹，人工智能有望助力合成化學研究邁上新的臺階。
　　“勞動密集型”將成過去
　　 “在有機合成領域，合成化學家在上個世紀就號稱給予足夠的學生和經費資助，可以合成任何復雜的有機小分子。但是直到今天，無論是新藥開發還是新材料發展，人們發現過程的決速步驟往往還是化合物的合成?！瘪R大為介紹。
　　 馬大為解釋說，這是因為，盡管化合物性質的評估大部分已進入通量篩選階段，但化學合成仍然停留在手工操作階段。
　　 在化學合成領域，由于不同化學反應條件下的無窮變化，研究人員設計化學合成路線基本上還是依靠手工——在藥物分子合成領域尤其突出。這就讓化學合成更像一種“勞動密集型”工作。
　　 但在人工智能時代，這種狀況將逐漸成為過去。去年4月，一個德國研究團隊在《自然》期刊發表論文稱，他們可以憑借人工智能系統以前所未有的速率進行化學合成分析，這將大大提升科研人員研發新藥和其他化合物的效率。
　　 根據這篇論文的內容，研究人員利用人工智能系統設計一個分子的合成路線，只需要5秒鐘。馬大為感嘆說，人工去設計的話，5秒鐘都來不及把分子結構看清楚，5分鐘都不一定能把分子設計出來。
　　 南京大學化學化工學院副教授李承輝了解到人工智能算法推薦分子的合成路線后，獲得不少啟發。他目前也在考慮如何用人工智能幫助他做化學研究。
　　人工智能在化學領域大有可為
　　 過去，了解一個化學反應條件是否可行，就是不斷試錯的過程。需要人工一個一個去測試，包含大量的重復性勞動。如今，可以利用人工智能對化學反應數據進行快速檢測，然后在機器上進行通量的反應條件測試，整個系統一天可以做上千個反應條件的測試。換成人工，一個實驗室里每天做20個化學反應測試就已經很不錯了。
　　 馬大為告訴記者，一些大型制藥公司已經將人工智能用于輔助設計化學合成路線，成為此類技術的第一批用戶。除了藥物研發，新材料研發等包含化合物合成的領域都可利用人工智能進行化學合成路線推薦。
　　 “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，人工智能在化學領域將大有可為。在他看來，未來化學領域的人工智能應用將像人工智能醫生一樣，它能夠掌握和消化海量合成方法、合成路線、材料結構和性能等，科研人員做化學合成研究時，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，但結果也需要研究人員利用專業知識和經驗去判斷。
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