瞧,實驗室里的“機器化學家”
猜測、嘗試、糾錯,再猜測、再嘗試……過去150多年里,傳統(tǒng)的化學研究范式深度依賴“試錯法”,其局限性使得物質(zhì)創(chuàng)制的周期長、成本高,難以實現(xiàn)高效、節(jié)能。
那理想的化學研究應(yīng)該是什么樣?
在中科院精準智能化學重點實驗室主任李震宇看來,就是把東西放進去,想讓它轉(zhuǎn)化成什么,就能轉(zhuǎn)化成什么,同時這個過程中不會產(chǎn)生其他不想要的東西。“這就要求整個化學研究做到設(shè)計精準,中間所有過程是透明的,機理是清楚的,過程是可控制的。”
改變已經(jīng)發(fā)生――在中國科學技術(shù)大學,一臺名叫“小來”的機器人,正在代替人類化學家做實驗,它能將傳統(tǒng)歷時約1400年的工作量縮短到5周。
這是以中國科學技術(shù)大學李震宇、姚宏斌、江俊等為代表的科研人員,深耕精準智能化學領(lǐng)域,推動科研范式變革取得的成果之一。
1400年變5周,化學品創(chuàng)制周期極大縮短
今年1月,以中國科學技術(shù)大學為依托單位的精準智能化學重點實驗室獲中科院批準建設(shè)。據(jù)李震宇介紹,實驗室正在發(fā)展先進的理論計算方法,通過理論計算模擬得到大量精準的計算數(shù)據(jù),同時通過實驗精準表征,得到大量精準的實驗數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上學習這些數(shù)據(jù),實現(xiàn)“從精準到智能”。在化學智能的助力下,實驗室實現(xiàn)對反應(yīng)路徑與材料物性的精準調(diào)控,完成“從智能到精準”的閉環(huán),大幅提升化學研究的效率。
“如果有很多的數(shù)據(jù),計算機自己就可以找出其中的關(guān)聯(lián),不需要由人先總結(jié)一個規(guī)律,再由實驗或者計算加以驗證,使研究速度大幅提高。”李震宇打了個比方,這是從步行到坐火箭的速度提升,將使以前的很多“不可能”變成“可能”。
以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例:獲得最優(yōu)配方需要測試極其龐大的化學配比組合,如果依賴傳統(tǒng)研究范式,這一過程可能需要1400年,而“機器化學家”發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能優(yōu)化的優(yōu)勢,從55萬種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑,僅需要5周時間。
“但現(xiàn)在也存在一些難點,最大的問題就是數(shù)據(jù)不統(tǒng)一。”中國科學技術(shù)大學化學與材料科學學院教授江俊表示,機器人能夠閱讀海量論文來獲取數(shù)據(jù),但由于實驗室條件不同,測量標準也不一樣,數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)沖突。這可能導致機器人在閱讀學習的過程中出現(xiàn)“誤解”。
對此,江俊團隊想出了一個新思路――用理論模擬大數(shù)據(jù)產(chǎn)生預訓練模型,再依托應(yīng)用實踐小數(shù)據(jù)做校準,建立面向復雜體系的“理實交融”模型。“我們能夠把化學知識、物理知識等底層知識數(shù)據(jù)化、代碼化、遷移化,就有可能形成智能化的新研究范式。”
它是具備科學思維的“機器化學家”
在中國科學技術(shù)大學“機器化學家”實驗室的大屏幕上,一個復雜實驗的流程已經(jīng)被設(shè)定好,液體進樣站、磁力攪拌站、烘干工作站等工作站被一一連接起來。“小來”依次到各工作站進行操作,機械臂抓試管、稱量、攪拌、離心、烘干……每做完一次實驗,數(shù)據(jù)結(jié)果都會自動歸檔,累積到一定程度后進行自動分析。
“這個實驗的任務(wù)是進行芬頓催化劑配方的優(yōu)化。”其實,借助機器人完成化學實驗,已有先例。2020年,利物浦大學研制出世界首個機器人化學實驗員,一周內(nèi)可以研究1000種催化劑配方,相當于一個博士生4年的工作量。
這兩款化學機器人有何不同?
“對方團隊的AI化學家沒有物理模型,沒有預見性,不能提出任何科學假設(shè),而擁有‘大腦’的‘小來’可以。”在江俊看來,這種方式能讓機器人真正用智能決策去做實驗,跳出了經(jīng)驗主義的陷阱,實現(xiàn)全流程智能化的閉環(huán)。
“它首先‘能學’,即模型漫無目的地學習化學知識,閱讀海量文獻;同時‘能想’,即調(diào)用底層的物理模型,結(jié)合大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)進行思考和模擬計算;最終‘能做’,即自主完成實驗驗證,實現(xiàn)科學方法的閉環(huán)。”江俊說,它是具備科學思維的“機器化學家”。
如今,“小來”已經(jīng)大顯身手。中國科學技術(shù)大學鄒綱團隊篩選光學活性薄膜材料時,為找到目標材料,需要混合多種分子并且控制薄膜厚度、應(yīng)力、灰度等工藝條件,其可能性有上百萬種。團隊努力了10年,終于將不對稱因子提高到了1.2,但離理論極限2.0還有非常大的差距。借助“小來”,他們在兩個月內(nèi)找到了不對稱因子1.95所需的工藝條件,高度逼近理論極限。
一個好的工具會帶來很多可能性
“機器化學家”只是開始。
“我們的目標是建成‘機器化學家’大科學裝置,在一整棟大樓里,布置上百個機器人、上千個智能化學工作站,真正解放化學家的雙手,加快新化學品和新材料的研發(fā)創(chuàng)制。”江俊說。
“人類肉眼只能看到大致宏觀的現(xiàn)象,通過光譜的精細測量,機器人可以把微觀信息理解清楚,預測很多金屬材料的催化活性。”談及下一步計劃,江俊表示,將為機器人安裝紅外探頭和拉曼探頭,使其既有紅外視覺又有可見光視覺,可以像真正的化學家一樣,聞到化學品的氣味,看到化學品的顏色,感知溫度、濕度和壓力。
“第四次科技革命的驅(qū)動力,必然是機器智能,其途徑將是AI for Science。”江俊說,中國科大的AI for Science不僅賦予了機器人科學思維,還可以將其大范圍遷移應(yīng)用。
“有人質(zhì)疑我說,人家是做顛覆性技術(shù),你是顛覆同事。其實不是這樣的。”江俊說,一個好的工具會帶來很多可能性,科研人員會借此發(fā)現(xiàn)更多理論。(記者 崔興毅 常河)
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