許多實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開始使用能夠自主決定實(shí)驗(yàn)方案，并且操縱機(jī)器人完成實(shí)驗(yàn)的“人工化學(xué)家”，但是這種機(jī)器人是高度定制的，控制系統(tǒng)和內(nèi)部指令都是為了非常具體研究目標(biāo)所設(shè)計，很難完成其他的任務(wù)。最近，來自格拉斯哥大學(xué)的研究人員則開發(fā)出了一種新方法，讓這種人工化學(xué)家可以自主閱讀化學(xué)文獻(xiàn)并生成標(biāo)準(zhǔn)化的操作程序，使得這種機(jī)器人的適用范圍變得非常廣闊。

以007工作制運(yùn)行的實(shí)驗(yàn)員。圖源：Nature, 2020, 583(7815):237-241.

英國格拉斯哥大學(xué)Leroy Cronin團(tuán)隊設(shè)計了一種利用自然語言處理功能為機(jī)器人化學(xué)家創(chuàng)建新的指令集的方法，名為“SynthReader”，讓機(jī)器人化學(xué)家可以自己閱讀文獻(xiàn)，識別其中概述有機(jī)和無機(jī)化學(xué)合成程序的部分，形成通用的自主合成流程，之后生成的化學(xué)代碼和硬件控制模塊結(jié)合，轉(zhuǎn)化為機(jī)械手指令，執(zhí)行實(shí)驗(yàn)任務(wù)。現(xiàn)階段已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了閱讀文獻(xiàn)后，自動合成12種化合物，包括利多卡因止痛藥、德斯馬丁高碘烷氧化劑和氟化劑烷基氟。

研發(fā)團(tuán)隊開發(fā)的化學(xué)描述語言（XDL）和可視化開發(fā)環(huán)境（ChemIDE）， 可以將文獻(xiàn)中的合成過程文字轉(zhuǎn)化為化學(xué)容器中的反應(yīng)序列，當(dāng)然目前這一轉(zhuǎn)化過程需要人工糾錯， 直接用自然語言即可（論文中是英語），無需編程知識，在接下來的研究中，研究人員表示：“完全可以通過化學(xué)自動校正功能自動執(zhí)行此驗(yàn)證步驟”。

復(fù)制一段文獻(xiàn)輸入XDL

人工糾錯

生成可執(zhí)行的指令

設(shè)置物理平臺并運(yùn)行程序 Leroy Cronin團(tuán)隊之前就曾開發(fā)出用于自動完成實(shí)驗(yàn)的機(jī)器人化學(xué)家，將其命名為Chemputer，可以實(shí)現(xiàn)為單一研究不斷重復(fù)實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)。（https://www.nature.com/articles/s41586-018-0307-8）這次新開發(fā)的系統(tǒng)則大大擴(kuò)展了這種機(jī)器人的適用范圍。在初步的驗(yàn)證中，Chemputer成功實(shí)現(xiàn)了從文獻(xiàn)中自動合成的12種化合物，包括利多卡因止痛藥（產(chǎn)率為53％）和德斯馬丁高碘烷氧化劑（ 總收率52％），不僅適用于短合成，該系統(tǒng)也驗(yàn)證了氟化劑AlkylFluor的五步合成，每步平均產(chǎn)率為75%，總收率為23％。

用自然語言訓(xùn)練AI是人工智能的重要發(fā)展方向，隨著閱讀并完成指令轉(zhuǎn)化的數(shù)量不斷積累，不斷糾錯，Leroy Cronin團(tuán)隊開發(fā)的這種方法有著巨大的應(yīng)用潛力。例如，在線共享的XDL文件可以讓發(fā)展中國家更容易地獲得藥物，實(shí)現(xiàn)更有效的國際科學(xué)合作，或者是代替科研人員閱讀并復(fù)現(xiàn)大量的相關(guān)論文，挑選可復(fù)現(xiàn)且有突破的研究結(jié)果作為參考，甚至可以搭乘星際飛船，在太空、月球、火星或者其他地方建立化學(xué)實(shí)驗(yàn)室，按照需要迅速合成特殊的化學(xué)物質(zhì)，應(yīng)對突發(fā)狀況。

參考文獻(xiàn)：

1. https://phys.org/news/2020-10-digital-chemistry-breakthrough-words-molecules.html 2. https://science.sciencemag.org/content/370/6512/101.full

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：提升效率好助手: AI化學(xué)家可直接讀論文且007工作制

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