猜測、嘗試、糾錯，再猜測、再嘗試……過去150多年里，傳統(tǒng)的化學(xué)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(shí)現(xiàn)高效、節(jié)能。
AI會重新定義化學(xué)的未來嗎？這是《科學(xué)》雜志發(fā)布的125個全世界最受關(guān)注的科學(xué)問題之一。那么，理想的化學(xué)研究應(yīng)該是什么樣？
在中科院精準(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任李震宇看來，就是把東西放進(jìn)去，想讓它轉(zhuǎn)化成什么，就能百分百轉(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?！斑@就要求整個化學(xué)研究做到精準(zhǔn)的設(shè)計，中間所有過程是透明的，機(jī)理是清楚的，過程是可控制的。”
(資料圖片僅供參考)
改變已經(jīng)發(fā)生——在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，一臺名叫“小來”的機(jī)器人，正在代替人類化學(xué)家做實(shí)驗(yàn)，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(xué)技術(shù)大學(xué)李震宇、姚宏斌、江俊等為代表的科研人員，深耕精準(zhǔn)智能化學(xué)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(xué)品創(chuàng)制周期極大縮短
“本來只是想創(chuàng)制一個化學(xué)品，但過程中可能又釋放出不想要的副產(chǎn)物，造成了環(huán)境污染。這也是為什么老百姓對化學(xué)存在刻板印象，認(rèn)為其不環(huán)保、不經(jīng)濟(jì)、不安全。”李震宇表示，很長一段時間以來，科學(xué)研究要靠觀察、做實(shí)驗(yàn)，層層總結(jié)經(jīng)驗(yàn)形成理論。
隨著大數(shù)據(jù)人工智能的興起，一種新的研究范式逐步清晰——數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的精準(zhǔn)化學(xué)，這成為社會環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和化學(xué)學(xué)科發(fā)展的迫切要求。
今年1月，以中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)為依托單位的精準(zhǔn)智能化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室獲中科院批準(zhǔn)建設(shè)。據(jù)李震宇介紹，實(shí)驗(yàn)室正在發(fā)展先進(jìn)的理論計算方法，通過理論計算模擬得到大量精準(zhǔn)的計算數(shù)據(jù)，同時通過實(shí)驗(yàn)精準(zhǔn)表征，得到大量精準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)“從精準(zhǔn)到智能”。在化學(xué)智能的助力下，實(shí)現(xiàn)對反應(yīng)路徑與材料物性的精準(zhǔn)調(diào)控，完成“從智能到精準(zhǔn)”的閉環(huán)，大幅提升化學(xué)研究的效率。
“如果有很多的數(shù)據(jù)，計算機(jī)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(shí)驗(yàn)或者計算加以驗(yàn)證，使研究速度大幅提高?！崩钫鹩畲蛄藗€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”。
這個平臺有多強(qiáng)大？
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(xué)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(jī)器化學(xué)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(diǎn)，最大的問題就是數(shù)據(jù)不統(tǒng)一?！敝袊拼蠡瘜W(xué)與材料科學(xué)學(xué)院教授江俊表示，機(jī)器人能夠閱讀海量論文來獲取數(shù)據(jù)，但由于實(shí)驗(yàn)室條件不同，測量標(biāo)準(zhǔn)也不一樣，數(shù)據(jù)經(jīng)常出現(xiàn)沖突。這可能導(dǎo)致機(jī)器人在閱讀學(xué)習(xí)的過程中出現(xiàn)“誤解”。
對此，江俊團(tuán)隊(duì)想出了一個新思路——用理論模擬大數(shù)據(jù)產(chǎn)生預(yù)訓(xùn)練模型，再依托應(yīng)用實(shí)踐小數(shù)據(jù)做校準(zhǔn)，建立面向復(fù)雜體系的“理實(shí)交融”模型。“我們能夠把化學(xué)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(xué)思維的“機(jī)器化學(xué)家”
在中國科大機(jī)器化學(xué)家實(shí)驗(yàn)室的大屏幕上，一個復(fù)雜實(shí)驗(yàn)的流程已經(jīng)被設(shè)定好，液體進(jìn)樣站、磁力攪拌站、烘干工作站等工作站被一一連接起來。名為“小來”的機(jī)器化學(xué)家依次到各工作站進(jìn)行操作，機(jī)械臂抓試管、稱量、攪拌、離心、烘干……每做完一次實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)結(jié)果都會自動歸檔，累積到一定程度后進(jìn)行自動分析。
“這個實(shí)驗(yàn)的任務(wù)是進(jìn)行芬頓催化劑配方的優(yōu)化?！逼鋵?shí)，借助機(jī)器人完成化學(xué)實(shí)驗(yàn)，已有先例。2020年，利物浦大學(xué)研制出世界首個機(jī)器人化學(xué)實(shí)驗(yàn)員，一周之內(nèi)可以研究1000種催化劑配方，相當(dāng)于一個博士生4年的工作量。
那這兩款化學(xué)機(jī)器人有何不同？
“對方團(tuán)隊(duì)的AI化學(xué)家沒有物理模型，沒有預(yù)見性，不能提出任何科學(xué)假設(shè)，差別在于‘小來’擁有了‘大腦’?！痹诮】磥恚@種方式能讓機(jī)器人真正用智能決策去做實(shí)驗(yàn)，跳出了經(jīng)驗(yàn)主義的陷阱，越來越多地從“人”的視角去思考，實(shí)現(xiàn)全流程智能化的閉環(huán)。
“它首先‘能學(xué)’，即模型漫無目的地學(xué)習(xí)化學(xué)知識，閱讀海量文獻(xiàn)；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(jìn)行思考和模擬計算；最終‘能做’，即自主完成實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)科學(xué)方法的閉環(huán)?！苯≌f。
英國利物浦大學(xué)安德魯·庫珀就曾為“小來”點(diǎn)贊，稱它是具備科學(xué)思維的“機(jī)器化學(xué)家”。
如今，“小來”已經(jīng)大顯身手了。中國科大鄒綱團(tuán)隊(duì)篩選光學(xué)活性薄膜材料時，為找到目標(biāo)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(tuán)隊(duì)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2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
日前，中國科大姚宏斌課題組、李震宇課題組的研究成果發(fā)表在《自然》上，他們通過材料結(jié)構(gòu)和界面精準(zhǔn)設(shè)計，開發(fā)出鑭系金屬鹵化物基固態(tài)電解質(zhì)新家族。
“這項(xiàng)工作的理論計算模擬部分使用了密度泛函理論、分子動力學(xué)模擬和鍵價位能等方法?！睋?jù)中國科大在讀碩士羅錦達(dá)介紹，分子動力學(xué)模擬在研究中起到了很關(guān)鍵的作用，能夠從原子尺度理解鋰離子的擴(kuò)散行為，這對后續(xù)的實(shí)驗(yàn)合成有很大的指導(dǎo)作用。
其實(shí)，機(jī)器化學(xué)家只是開始。
“我們的目標(biāo)是建成機(jī)器化學(xué)家大科學(xué)裝置，在一整棟大樓里，布置上百個機(jī)器人、上千個智能化學(xué)工作站，真正解放化學(xué)家的雙手，加快新化學(xué)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(xì)測量，機(jī)器人可以把微觀信息理解清楚，預(yù)測很多金屬材料的催化活性?！闭劶跋乱徊接媱潱”硎?，將為機(jī)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(xué)家一樣，聞到化學(xué)品的氣味，看到化學(xué)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(jī)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(jī)器人科學(xué)思維，還可以將其大范圍遷移應(yīng)用。
這也是機(jī)器化學(xué)家與人類化學(xué)家的最大不同——人類化學(xué)家的培養(yǎng)需要經(jīng)過閱讀學(xué)習(xí)、掌握理論、實(shí)踐操作、思考推演等漫長的科學(xué)訓(xùn)練，難以從一個人遷移到另一個人；而“機(jī)器化學(xué)家”可以進(jìn)行海量閱讀、多維思考、精準(zhǔn)操作、快速迭代，僅需代碼復(fù)制就能完成遷移，方便“科學(xué)家”的批量生產(chǎn)。
“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(shí)不是這樣的?！苯≌f，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。
（光明日報全媒體記者崔興毅 常河）
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