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964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。
開始扮演得力助手
馬大為介紹，人工智能程序用于預測普通的化學小分子合成路線已趨于成熟。即使一些復雜的有機小分子比如藥物分子，由于結構單元比較單一，合成反應并不是很多，人工智能程序可以直接輔助設計出合成路線。設備的普及化有可能為將來的合成化學研究帶來巨大變化，在很大程度上解放了合成化學家的雙手，讓研究人員花更多的時間進行數據分析和反應的頂層設計。
現在做藥物合成研究，假如知道一個藥物分子的結構，人工智能系統可以根據它的結構分析出很多種合成路線，并且推薦一個最佳路線。這樣的研究需要非常有經驗的有機化學專家才能實現，但是將來在人工智能的幫助下，從事無機化學的研究人員也可以做到。而在合成結構比較復雜的目標分子時，比如需要20多個步驟才能合成出來的天然界存在的復雜分子，人工智能程序可以預測出很多條不同的路線。
馬大為表示，根據人工智能程序提供的預測路線，進而幫助研究人員思考一些問題。這可以為化學合成提供更多的機會。因為根據人工智能程序的提示，再加上人腦進一步深度思考，可能會設計出更好的化學合成路線。
“勞動密集型”將成過去
基于大數據與人工智能的計算機程序在輔助研究人員進行化學合成路線設計方面開始變得越來越成熟實用。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。
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。前不久發現一種新的分子內成環反應，希望了解這種反應是否在其他分子內也存在。按照以前的研究方式，他的工作量會非常大。因為要檢測這種反應是否具有普適性，需要用不同的分子做大量的實驗才行。“如果有人工智能的幫助，就可以有針對性地去做這件事。” 李承輝說。
未來只需“照藥開方”
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。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。它可以將化學研究人員從繁重的手工勞動中解放出來，并為他們的研究提供一些參考和借鑒。但其推薦的結果也需要研究人員利用專業知識和經驗去判斷，哪些是真正可行的。此外，人工智能推薦化學合成路線目前仍處于模型機階段。馬大為認為，化學研究人員需要不斷地為人工智能提供一些創新策略，推動人工智能系統不斷優化，后者再反過來推動化學研究人員進行更深入的研究。
人工智能機器人助力快速發現新分子
早在去年，英國格拉斯哥大學的化學家們已經討論了如何訓練一個人工智能有機化學合成機器人來自動探索大量的化學反應。
研究小組通過使用18種不同的起始化學物質的組合來模擬大約1000種反應，展示了該系統的潛力。在探索了大約100種的可能反應后，機器人能夠以超過80%的準確率預測出哪些初始化學物質的組合應該被探索以產生新的反應和分子。通過探索這些反應，他們發現了一系列以前不為人知的新分子和反應。研究人員發現了4個新反應，其中一個反應被歸入已知最獨特反應的前1%。
研究者表示，這種方法是化學數字化的關鍵一步，它將允許對化學空間（chemical space）進行實時檢索，從而幫助新藥物的發現，并削減成本，節省時間，提高安全性，減少浪費，幫助化學進入一個新的數字時代。
