發(fā)布時(shí)間：2023年4月26日
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機(jī)器人在操作臺(tái)之間來(lái)回穿梭，伸出機(jī)械臂，“手握”試管，稱量取樣，配制試劑……走進(jìn)中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)（以下簡(jiǎn)稱中科大）機(jī)器化學(xué)家實(shí)驗(yàn)室，一種全新的化學(xué)研究場(chǎng)景讓人眼前一亮。這里看不到身穿白大褂的實(shí)驗(yàn)操作人員，瓶瓶罐罐的實(shí)驗(yàn)工作都由一臺(tái)機(jī)器人完成。
這臺(tái)機(jī)器人由中科大化學(xué)物理系教授江俊團(tuán)隊(duì)研發(fā)。它不僅能根據(jù)指令操作實(shí)驗(yàn)，還能夠利用機(jī)器智能去查找和閱讀文獻(xiàn)，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗(yàn)，在前人知識(shí)與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出科學(xué)假說(shuō)并制定實(shí)驗(yàn)方案。
此外，它產(chǎn)生的高質(zhì)量機(jī)器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)還能夠與理論預(yù)訓(xùn)練模型融合，產(chǎn)生理實(shí)交融的智能模型來(lái)尋找全局最優(yōu)解。
“我們的機(jī)器化學(xué)家擁有‘超強(qiáng)化學(xué)大腦’，它能夠從數(shù)以億計(jì)的可能組合中找到最優(yōu)解，將科學(xué)家一生都不能做完的工作，縮短到幾周內(nèi)完成。”在近日舉行的中科院記者行活動(dòng)上，江俊告訴科技日?qǐng)?bào)記者。
用好人工智能和大數(shù)據(jù)的“東風(fēng)”
當(dāng)前，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能正在改變整個(gè)科學(xué)研究。科學(xué)家希望，利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)解放自己的雙手，提升科研的效率和準(zhǔn)確性，進(jìn)而催生更多創(chuàng)新成果。在化學(xué)領(lǐng)域，科研人員尤其希望得到大數(shù)據(jù)和人工智能的助力，加快材料研發(fā)。
說(shuō)起個(gè)中原因，中科大教授李震宇告訴記者:“過(guò)去的150年里，化學(xué)研究主要靠猜測(cè)、嘗試、糾錯(cuò)，再猜測(cè)、再嘗試……在這種研究范式下，科研人員像集郵一樣逐步積累素材，在不斷試錯(cuò)的過(guò)程中取得發(fā)現(xiàn)，研究效率很低、成本高。”
同時(shí)，隨著化學(xué)研究對(duì)象日益復(fù)雜化、高維化，面對(duì)龐大的化學(xué)空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無(wú)法進(jìn)行全局探索。
因此，改變化學(xué)研究范式，實(shí)現(xiàn)化學(xué)研究精準(zhǔn)化、智能化，一直是化學(xué)家的夢(mèng)想。
逐漸興起并快速迭代進(jìn)化的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，讓科研人員看到了解決這些難題的新機(jī)遇。“我們希望借此東風(fēng)，建立新的化學(xué)研究范式，在精準(zhǔn)化和智能化雙輪驅(qū)動(dòng)下，賦予人工智能機(jī)器化學(xué)家化學(xué)智慧。”李震宇說(shuō)。
于是，2014年，江俊團(tuán)隊(duì)提出“機(jī)器化學(xué)家”概念并開(kāi)展相關(guān)科研工作。
“我們組建了一支涵蓋化學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、自動(dòng)化等的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，經(jīng)過(guò)8年攻關(guān)，成功研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的‘全流程機(jī)器化學(xué)家’。”江俊介紹，該機(jī)器化學(xué)家集成了移動(dòng)機(jī)器人、化學(xué)工作站、智能操作系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)等多項(xiàng)技術(shù)。
缺乏高質(zhì)量的科學(xué)數(shù)據(jù)是個(gè)大難題
如今，擁有“超強(qiáng)化學(xué)大腦”的機(jī)器化學(xué)家正在展現(xiàn)它的價(jià)值。
專注于光學(xué)薄膜材料研究的中科大教授鄒綱，一直想提高手性相關(guān)光學(xué)薄膜的性能，然而，材料配比的可能性有上百萬(wàn)種，依賴人工一一驗(yàn)證根本不現(xiàn)實(shí)。團(tuán)隊(duì)努力了10年，將不對(duì)稱因子提高到了1.2，但離理論極限2.0還有非常大的差距。
借助機(jī)器化學(xué)家，科研人員僅用一個(gè)多月時(shí)間，就找到了不對(duì)稱因子高達(dá)1.95的工藝條件，高度逼近理論極限，為開(kāi)發(fā)優(yōu)質(zhì)薄膜材料開(kāi)辟了新方法。
對(duì)江俊來(lái)說(shuō)，機(jī)器化學(xué)家只是開(kāi)始。“我們的目標(biāo)是建成機(jī)器化學(xué)家大科學(xué)裝置，在一整棟大樓里，布置上百個(gè)機(jī)器人、上千個(gè)智能化學(xué)工作站，真正解放化學(xué)家的雙手，加快新化學(xué)品和新材料的研發(fā)創(chuàng)制。”江俊說(shuō)。
今年1月，中國(guó)科學(xué)院精準(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室正式獲批建設(shè)，李震宇擔(dān)任實(shí)驗(yàn)室主任。“我們希望把實(shí)驗(yàn)室建設(shè)成為精準(zhǔn)智能化學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂尖的研究機(jī)構(gòu)，形成一個(gè)新的精準(zhǔn)智能化學(xué)范式，建立我們國(guó)家主導(dǎo)的精準(zhǔn)化學(xué)數(shù)據(jù)體系和智能化學(xué)軟硬件標(biāo)準(zhǔn)。”李震宇說(shuō)。
在李震宇看來(lái)，建立精準(zhǔn)智能化學(xué)研究新范式最大的困難是缺乏高質(zhì)量的科學(xué)數(shù)據(jù)。“已有的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。這些數(shù)據(jù)混在一起，讓人工智能去學(xué)習(xí)，很可能會(huì)學(xué)到一些錯(cuò)誤的知識(shí)。所以，我們希望形成一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，在這個(gè)基礎(chǔ)上去做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化學(xué)。”李震宇說(shuō)。
或許有人會(huì)擔(dān)心，具備“最強(qiáng)科學(xué)大腦”的機(jī)器化學(xué)家的出現(xiàn)，會(huì)不會(huì)讓化學(xué)家失業(yè)？對(duì)此，江俊表示：“一個(gè)好的技術(shù)工具，會(huì)賦予更多的可能性，讓科研人員做更多的事情，發(fā)現(xiàn)更多的前沿理論。”
2023-04-25 23:53:06 來(lái)源: 科技日?qǐng)?bào)