化學(xué)家有了新的實驗助手——人工智能(AI).doc

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1、化學(xué)家有了新的實驗助手——人工智能(AI)  化學(xué)家有了新的實驗助手——人工智能(AI)。隨著深度學(xué)習(xí)算法的進一步應(yīng)用,AI計算機程序能幫助藥物化合物等小有機分子產(chǎn)生所需的反應(yīng)序列,制定合成路徑。  《自然》雜志近日發(fā)表了這種新型工具,化學(xué)家們將這一進展視為一個大跨越,其可以加速藥物研發(fā)過程,推動有機化學(xué)更迅速發(fā)展?! ∥磪⑴c這項研究的英國曼徹斯特大學(xué)設(shè)計合成預(yù)測工具的帕博羅·卡爾博納爾認為,從論文中看,AI可以掌握相關(guān)專業(yè)知識,這是里程碑式的研究。  人工反應(yīng)備忘錄變身大數(shù)據(jù)  在20世紀80年代之前,許多化學(xué)家

2、收集了大量文獻資料、手寫的有用反應(yīng)、參考索引卡片,以指導(dǎo)合成途徑的設(shè)計。  化學(xué)家通常會搜索其他人記錄的反應(yīng)列表,并根據(jù)自己的直覺制定一個逐步產(chǎn)生特定化合物的途徑?! ∵@需要先從想要創(chuàng)建的分子開始分析,比如要用到哪些試劑,是否容易獲得,通過哪些反應(yīng)序列才能合成它,這被稱為逆合成反應(yīng),這種分析往往要消耗數(shù)小時乃至數(shù)天時間。  自20世紀60年代以來,研究人員一直試圖利用計算機來規(guī)劃有機化學(xué)合成,但成效不大。隨著人工智能的興起,這些備忘錄自然而然地轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫存儲乃至應(yīng)用?!   ≥p松自學(xué)1240萬種反應(yīng)步驟  德國明斯

3、特大學(xué)有機化學(xué)家和人工智能研究員馬爾文·賽格勒及其同事開發(fā)的新AI工具,讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了目前所有已知的1240萬種單步驟有機化學(xué)反應(yīng)——這使它能預(yù)測任何單一步驟中發(fā)生的反應(yīng)結(jié)果?! ≠惛窭請F隊通過雙盲試驗對該工具進行了測試,并讓經(jīng)驗豐富的化學(xué)家來驗證AI設(shè)計的合成途徑是否管用。他們向中國的兩個研究機構(gòu)和德國的45位有機化學(xué)家展示了9種分子的潛在合成路線圖,讓AI系統(tǒng)提出一種最佳途徑,而人類設(shè)計另一種最佳途徑。最終,兩條途徑?jīng)]有明顯區(qū)別?! ≠惛窭請F隊開發(fā)的這一工具,是近年來開發(fā)的使用AI標記潛在化學(xué)反應(yīng)路線的程

4、序之一。最著名的Chematica在2017年5月被德國默克公司購買,韓國蔚山國立科學(xué)和技術(shù)研究院的化學(xué)家團隊也擁有另一套相關(guān)程序。  中國自動化學(xué)會混合智能專業(yè)委員會副主任、復(fù)旦大學(xué)計算機學(xué)院張軍平教授日前接受記者采訪時指出,這類預(yù)測本質(zhì)上類似“阿爾法狗”在圍棋上采用的技術(shù),都是通過可搜索海量數(shù)據(jù)的人工智能方法實現(xiàn)的,“所以,它才能在1240萬種分子合成方案中,找到具有潛在可能的結(jié)果供科學(xué)家參考”。  AI將成科學(xué)家“高級定制”工具  今年3月,測試團隊報告稱,已經(jīng)在實驗室測試了算法中的8條路徑,且都達到了滿意的

5、效果?! ≠惛窭盏墓ぞ邚臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不需要人類輸入規(guī)則。瑞典哥德堡制藥公司對這項成果印象深刻,并表示:“提高合成化學(xué)的成功率,對于提高藥物研發(fā)的速度和效率、降低成本等,都有著巨大的好處?!薄 ≠惛窭照f,新的AI工具已經(jīng)引起制藥公司的興趣?!八呀?jīng)成為化學(xué)家的助手,希望它能像GPS導(dǎo)航設(shè)備那樣,為更多科學(xué)家提供新的研究手段?!薄 〕藰O大提升有機化學(xué)和藥物合成的速度和效率,AI還在哪些基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域具有類似潛力?對此張軍平說:“只要能通過海量或窮舉搜索來完成任務(wù)的領(lǐng)域或行業(yè),都可能從AI角度找到更有效的辦法,甚至以往經(jīng)

6、驗未曾想到的新辦法?!彼e例:“在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,數(shù)學(xué)定理的證明、物理規(guī)律的總結(jié)等,AI都可能起到輔助作用?!薄 ∪绱艘粊?,不同設(shè)計思路的AI軟件,有望成為促進科學(xué)進步的“高級定制”工具?! 堒娖秸J為,雖然不能完全替代人類,但基于不同目的開發(fā)的AI軟件,可以提供輔助建議,甚至和人類決策形成混合增強的智能環(huán),從而進一步提高對科研路徑的設(shè)計能力。

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