科技日報記者 陸成寬
10月5日，記者從中國科學院獲悉，通過開發和集成移動機器人、化學工作站、智能操作系統、科學數據庫，我國科研人員研制出具有初級科學思維的全流程人工智能機器化學家。相關研究成果發表于《國家科學評論》。
(資料圖片)
“機器化學家平臺實現了大數據與智能模型雙驅動下的化學合成-表征-測試全流程開發，在軟硬件方面已全面超過國際同類裝置，具有更強的化學智能和廣泛的化學品開發能力。”中國科技大學化學與材料科學學院教授江俊說，目前，該平臺已涵蓋光催化與電催化材料、發光分子、光學薄膜材料等，且適用范圍將隨平臺升級和拓展繼續擴大。
該平臺可采用機器智能去查找和閱讀文獻，從海量研究數據中汲取專家經驗，在前人知識與數據的基礎上，提出科學假說并制定實驗方案。
同時，平臺還可以調度2臺移動機器人和15個自主開發的智能化學工作站，完成高通量化學實驗的全過程，且平臺預留標準接口，具備可擴展性。“通過配套的后臺操作系統，平臺還實現了數據的自動采集、處理、分析和可視化，并裝載了云端數據庫，可實時調用和更新數據庫信息。”江俊介紹。
更重要的是，“平臺獨有的計算大腦能夠讓機器科學家更加理解化學，更加擅長化學創造。”江俊強調。
當前，化學研究的對象日益復雜化、高維化，傳統的研究范式主要是依賴于“窮舉”、“試錯”的手段。面對龐大的化學空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優，無法進行全局探索。
以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，其多種元素的高度無序混合帶來了高穩定性，也給人工試驗找出最優配比帶來了極大挑戰。獲得最優配方需要遍歷測試極其龐大的化學配比組合，目前僅限于對最多3種金屬組合進行優化。
“而機器化學家發揮其數據驅動和智能優化的優勢，智能閱讀16000篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數據和207組全流程機器實驗數據，從55萬種可能的金屬配比中找出最優的高熵催化劑。”江俊說，通過智能工作流程，它將傳統“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。
對此，國際審稿人評價道：該成果的“機器人系統、工作站和智能化學大腦都是最先進的”，“將對化學科學產生巨大影響”。該工作脫離了傳統試錯研究范式的限制，展現了“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優勢，引領化學研究朝著知識理解數字化、操作指令化、創制模板化的未來趨勢前進，確立了我國在智能化學創新領域的全球領跑地位。
全球首個數據智能驅動的全流程機器化學家。圖片由中國科學院提供
關鍵詞：
營業執照公示信息