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未來只需“照藥開方”

馬大為認為，上述變化對化學合成來說，意義非常重大。因為將來人工智能程序可能像“傻瓜機”一樣，科研人員在進行化學合成時只需按照它的推薦“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。

馬大為告訴記者，一些大型制藥公司已經將人工智能用于輔助設計化學合成路線，成為此類技術的第一批用戶。除了藥物研發，新材料研發等包含化合物合成的領域都可利用人工智能進行化學合成路線推薦。

“將來，合成以往不存在的分子就像蓋房子一樣，先讓人工智能把藍圖描繪出來，研究人員只要按著藍圖去搭建就行。”馬大為說。

李承輝也認為，人工智能在化學領域將大有可為。在他看來，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。

這種“自我驅動”的系統以機器學習算法為基礎，可以發現新的反應和分子，允許利用數字化學數據驅動的方法來定位感興趣的新分子，而不是局限于一個已知的數據庫和常規的有機合成規則。其結果可能降低發現新的藥物分子、新化學產品（包括材料）、聚合物及用于高科技應用（如成像）分子的成本。

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。