用AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分子制造可能嗎

在人工智能和機(jī)器人平臺(tái)的支持下，麻省理工學(xué)院研究人員開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)向自動(dòng)化小分子生產(chǎn)邁進(jìn)了一步。

在人工智能和機(jī)器人平臺(tái)的支持下，麻省理工學(xué)院研究人員開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)向自動(dòng)化生產(chǎn)可用于醫(yī)學(xué)，太陽(yáng)能和聚合物化學(xué)的小分子邁進(jìn)了一步。

據(jù)該研究共同領(lǐng)導(dǎo)人Klavs F.所述，該系統(tǒng)在8月8日出版的“科學(xué)”雜志中有所描述，它可以讓替補(bǔ)化學(xué)家擺脫各種常規(guī)和耗時(shí)的任務(wù)，并可能提出如何制造新分子化合物的可能性。 Jensen，Warren K. Lewis化學(xué)工程教授，Timothy F. Jamison，Robert R. Taylor化學(xué)教授和麻省理工學(xué)院副教務(wù)長(zhǎng)。

Jensen說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)“有望幫助人們減少分子構(gòu)建的所有繁瑣部分”，包括查找潛在的反應(yīng)途徑，并在每次生產(chǎn)新分子時(shí)構(gòu)建分子裝配線的組件。

“作為化學(xué)家，它可能會(huì)給你以前沒(méi)想過(guò)的新反應(yīng)的靈感，”他補(bǔ)充道。

科學(xué)論文的其他麻省理工學(xué)院作者包括Connor W. Coley，Dale A. Thomas III，JusTIn AM Lummiss，Jonathan N. Jaworski，Christopher P. Breen，Victor Schultz，Travis Hart，Joshua S. Fishman，Luke Rogers，Hanyu Gao， Robert W. Hicklin，Pieter P. Plehiers，Joshua Byington，John S. PiotTI，William H. Green和A. John Hart。

從靈感到配方再到成品

新系統(tǒng)結(jié)合了三個(gè)主要步驟。首先，由人工智能指導(dǎo)的軟件提出了合成分子的途徑，然后專家化學(xué)家審查這條路線并將其細(xì)化為化學(xué)“配方”，最后將配方發(fā)送到機(jī)器人平臺(tái)，自動(dòng)組裝硬件并執(zhí)行反應(yīng)構(gòu)建分子。

Coley和他的同事已經(jīng)工作了三年多，開(kāi)發(fā)了開(kāi)源軟件套件，該套件建議并優(yōu)先考慮可能的合成路線。該軟件的核心是幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究人員對(duì)Reaxys和美國(guó)專利商標(biāo)局數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)百萬(wàn)先前發(fā)表的化學(xué)反應(yīng)進(jìn)行了培訓(xùn)。該軟件使用這些數(shù)據(jù)來(lái)確定它認(rèn)為適合構(gòu)建新化合物的反應(yīng)轉(zhuǎn)化和條件。

“這有助于對(duì)使用何種中間體和起始材料做出高層次的決策，然后對(duì)你可能想要使用的條件以及這些反應(yīng)是否成功進(jìn)行更詳細(xì)的分析，”Coley說(shuō)。

“該軟件設(shè)計(jì)背后的主要?jiǎng)訖C(jī)之一是，它不僅僅為您提供我們所知道的分子或我們所知道的反應(yīng)的建議，”他指出?！八梢酝茝V到從未制造過(guò)的新分子?！?/p>

然后，化學(xué)家審查軟件產(chǎn)生的建議合成路線，以建立更完整的目標(biāo)分子配方?；瘜W(xué)家有時(shí)需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)或修改試劑濃度和反應(yīng)溫度等變化。