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科技日報記者 吳長鋒
記者從中國科學技術(shù)大學了解到，該校化學與材料科學學院羅毅、江俊教授團隊與自動化系尚偉偉等合作，通過開發(fā)和集成移動機器人、化學工作站、智能操作系統(tǒng)、科學數(shù)據(jù)庫，研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程機器化學家。相關(guān)研究成果日前發(fā)表在《國家科學評論》上。
化學研究的對象日益復雜化、高維化，傳統(tǒng)的研究范式主要是依賴于“窮舉”“試錯”的手段。面對龐大的化學空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無法進行全局探索。據(jù)了解，中國科大機器化學家平臺可采用機器智能去查找和閱讀文獻，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗，在前人知識與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出科學假說并制定實驗方案；調(diào)度2臺移動機器人和15個自主開發(fā)的智能化學工作站，完成高通量合成、表征、測試的化學實驗全流程；通過配套的后臺操作系統(tǒng)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動采集、處理、分析和可視化，并裝載了云端數(shù)據(jù)庫，可實時調(diào)用和更新數(shù)據(jù)庫信息；獨有的計算大腦通過調(diào)用物理模型、理論計算、機器學習和貝葉斯優(yōu)化，讓智能模型融入底層的理論規(guī)律與復雜的化學實驗演化，使得機器科學家更加理解化學，更加擅長化學創(chuàng)造。
以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，其目前僅限于對最多3種金屬組合進行優(yōu)化。而機器化學家發(fā)揮其數(shù)據(jù)驅(qū)動和智能優(yōu)化的優(yōu)勢，智能閱讀16000篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數(shù)據(jù)和207組全流程機器實驗數(shù)據(jù)，建立了理實交融的智能模型，指導貝葉斯優(yōu)化程序從55萬種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑，將傳統(tǒng)“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。
國際審稿人評價該成果“將對化學科學產(chǎn)生巨大影響”。該工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制，展現(xiàn)了“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優(yōu)勢，引領(lǐng)化學研究朝著知識理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制模板化的未來趨勢前進，確立了我國在智能化學創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。
（中國科大供圖）
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