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原標(biāo)題:中國科大研制出全流程機(jī)器化學(xué)家 初步實現(xiàn)智能化學(xué)范式
中新網(wǎng)北京10月5日電 (記者 孫自法)機(jī)器人不僅能成為科學(xué)家的科研助手,還能成為科學(xué)家?中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)(中國科大)青年科研團(tuán)隊通過最新研發(fā)成果給出了肯定的答案。
來自中國科學(xué)院(中科院)的最新消息稱,在該院“數(shù)據(jù)驅(qū)動的化學(xué)、材料和生物科學(xué)的機(jī)器科學(xué)家”青年團(tuán)隊計劃和國家自然科學(xué)基金委員會項目資助下,中國科大化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院羅毅、江俊教授團(tuán)隊與自動化系尚偉偉等合作,通過開發(fā)和集成移動機(jī)器人、化學(xué)工作站、智能操作系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)庫,研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程機(jī)器化學(xué)家,并已初步實現(xiàn)智能化學(xué)范式。
這項“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的全流程人工智能機(jī)器化學(xué)家”的研究成果論文,已在最新一期《國家科學(xué)評論》(NSR)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表。國際審稿人評價說,該成果的“機(jī)器人系統(tǒng)、工作站和智能化學(xué)大腦都是最先進(jìn)的”“將對化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響”。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為,機(jī)器化學(xué)家的研究工作脫離了傳統(tǒng)試錯研究范式的限制,展現(xiàn)出“最強(qiáng)化學(xué)大腦”指導(dǎo)的智能新范式的巨大優(yōu)勢,引領(lǐng)化學(xué)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(jìn),確立了中國在智能化學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。
據(jù)中國科大研究團(tuán)隊介紹,機(jī)器化學(xué)家平臺實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與智能模型雙驅(qū)動下的化學(xué)合成-表征-測試全流程開發(fā),在軟硬件方面已全面超過歐美同類裝置,作為唯一裝載了計算大腦、理論模型和開放式操作系統(tǒng)的智能平臺,它具有更強(qiáng)的化學(xué)智能和廣泛的化學(xué)品開發(fā)能力,目前已涵蓋光催化與電催化材料、發(fā)光分子、光學(xué)薄膜材料等,且適用范圍將隨平臺升級和拓展繼續(xù)擴(kuò)大。
機(jī)器化學(xué)家平臺可采用機(jī)器智能去查找和閱讀文獻(xiàn),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(xué)假說并制定實驗方案;調(diào)度2臺移動機(jī)器人和15個自主開發(fā)的智能化學(xué)工作站,完成高通量合成、表征、測試的化學(xué)實驗全流程,且預(yù)留標(biāo)準(zhǔn)接口,具備可擴(kuò)展性;通過配套的后臺操作系統(tǒng),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集、處理、分析和可視化,并裝載云端數(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(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化,讓智能模型融入底層的理論規(guī)律與復(fù)雜的化學(xué)實驗演化,使機(jī)器科學(xué)家更加理解化學(xué),更加擅長化學(xué)創(chuàng)造。
中國科大研究團(tuán)隊科普解讀說,化學(xué)研究的對象日益復(fù)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(xué)空間,配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu),無法進(jìn)行全局探索。以潛力巨大的高熵(高復(fù)雜、高無序)化合物催化劑為例,其多種元素的高度無序混合帶來高穩(wěn)定性,也給人工試驗找出最優(yōu)配比帶來極大挑戰(zhàn)。獲得最優(yōu)配方需要遍歷測試極其龐大的化學(xué)配比組合,目前僅限于對最多3種金屬組合進(jìn)行優(yōu)化。
而最新研制的機(jī)器化學(xué)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1.6萬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(jī)器實驗數(shù)據(jù),建立理實交融的智能模型,指導(dǎo)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。
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