“我非常期待AI+机器人,能给合成化学带来什么新的发展可能。”最近在沪举行的“合成化学研究新范式——机器人融合AI研讨会”上,担任大会主席的中国科学院院士、复旦大学教授麻生明给出了一份“试用报告”。
去年6月,麻生明团队收到一台由晶泰科技为其定制的智能手套箱合成工作站,实验效率由此翻了数十倍。可“好用”之外,他也有些担心。“按部就班”做实验的机器人,有可能会忽略化学发现中最重要的“偶然性”。
如果机器人能自主从海量实验数据中找出“与众不同”,并交由人类科学家判断,对创新的提升将更加显著。对于这一点,高校与企业已形成共识,下一步他们都将从各自优势出发,进一步推动机器人的自主化。
从一天做一个,到一次48个
合成化学家的工作核心在于挑战化学空间的广袤无垠,麻生明就在联烯的合成、反应、性质等方面探索了近三十年。
过去他们的研发方式是:人工做实验,不断试错,大浪淘沙。现在范式正在变化,越来越多机器人自动操作化学合成平台正在真实科研场景中发生。去年7月,全球首个AI化学机器人登上《自然》杂志封面,它每天工作21.5小时,其余时间用来充电,仅8天就自主完成688个实验,并从中发现了比初始配方活性高6倍的光催化剂。
AI制药企业晶泰科技在上海建有全球最大的生物医药机器人实验室,100多台机器人们不知疲倦地完成加粉、加液、震荡、反应等化合物合成的高频环节,一次可进行几十甚至上百个实验。
去年,晶泰科技为麻生明团队的实验室定制开发了能进行ATA反应研究的智能合成工作站。ATA是一种重要的有机化学反应,主要用于合成多取代联烯化合物。这一化学反应的流程长、步骤多且操作复杂,要用机器人实现并不容易。双方花费几个月改进方案,终于满足实验团队的使用需求,也完成了设备数据的本地化。
麻生明透露,“我们原来做化学实验,平均每个学生一天做一个,做两个就算比较厉害,使用晶泰的智能合成工作站后,一次能做48个实验,效率提升很快。”
不要让机器错过“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的预期,不过当下对实验结果的解读还无法依赖机器人。在他看来,目前AI在化学领域的价值仍以提升效率为主,而且必须要注意的是,化学发现很多时候是基于偶然性,但通过已有知识训练出来的机器却常常会泯灭这种偶然“灵光一现”。
AI赋能化学,如何在提升效率的同时,保持科学发现的偶然性?从长远看,当然是进一步提升机器人的智力水平,但训练模式的“微调”也是路径之一。对于后者,晶泰科技联合创始人、首席执行官马健有一个有趣发现——实验中的“负样本”——那些无法完成实验的“失败经验”,正成为提升大模型智力的一条捷径。
晶泰科技内部会定期组织“AI科学家”和人类科学家比赛,在最近几次AI反应预测能力比拼中,针对某两种反应类型的成功反应预测上,晶泰科技自研的AI垂类模型的准确率均超过80%,与人类科学家旗鼓相当;而对失败反应预测的识别率上,AI准确率则是人类的一倍以上。
这一发现暗合了科学家对机器人的真实需求。麻生明心中的“理想机器人”能够从海量数据中找到异常之处并交由他判断,而非只是按照设计执行大规模、重复性的标准化流程。
马健表示,晶泰科技正在为提升机器人的自主性,而与科学家、产业界开展深度合作。他们下一步目标是建设“自动驾驶实验室”,在完成一次实验后,能立即分析结果,并自主设计和启动下一次、更优化的实验,形成快速迭代的“设计-执行-学习”闭环。
“我非常期待AI+机器人,能给合成化学带来什么新的发展可能。”最近在沪举行的“合成化学研究新范式——机器人融合AI研讨会”上,担任大会主席的中国科学院院士、复旦大学教授麻生明给出了一份“试用报告”。
去年6月,麻生明团队收到一台由晶泰科技为其定制的智能手套箱合成工作站,实验效率由此翻了数十倍。可“好用”之外,他也有些担心。“按部就班”做实验的机器人,有可能会忽略化学发现中最重要的“偶然性”。
如果机器人能自主从海量实验数据中找出“与众不同”,并交由人类科学家判断,对创新的提升将更加显著。对于这一点,高校与企业已形成共识,下一步他们都将从各自优势出发,进一步推动机器人的自主化。
从一天做一个,到一次48个
合成化学家的工作核心在于挑战化学空间的广袤无垠,麻生明就在联烯的合成、反应、性质等方面探索了近三十年。
过去他们的研发方式是:人工做实验,不断试错,大浪淘沙。现在范式正在变化,越来越多机器人自动操作化学合成平台正在真实科研场景中发生。去年7月,全球首个AI化学机器人登上《自然》杂志封面,它每天工作21.5小时,其余时间用来充电,仅8天就自主完成688个实验,并从中发现了比初始配方活性高6倍的光催化剂。
AI制药企业晶泰科技在上海建有全球最大的生物医药机器人实验室,100多台机器人们不知疲倦地完成加粉、加液、震荡、反应等化合物合成的高频环节,一次可进行几十甚至上百个实验。
去年,晶泰科技为麻生明团队的实验室定制开发了能进行ATA反应研究的智能合成工作站。ATA是一种重要的有机化学反应,主要用于合成多取代联烯化合物。这一化学反应的流程长、步骤多且操作复杂,要用机器人实现并不容易。双方花费几个月改进方案,终于满足实验团队的使用需求,也完成了设备数据的本地化。
麻生明透露,“我们原来做化学实验,平均每个学生一天做一个,做两个就算比较厉害,使用晶泰的智能合成工作站后,一次能做48个实验,效率提升很快。”
不要让机器错过“偶然性”
智能合成工作站的“好用”符合麻生明的预期,不过当下对实验结果的解读还无法依赖机器人。在他看来,目前AI在化学领域的价值仍以提升效率为主,而且必须要注意的是,化学发现很多时候是基于偶然性,但通过已有知识训练出来的机器却常常会泯灭这种偶然“灵光一现”。
AI赋能化学,如何在提升效率的同时,保持科学发现的偶然性?从长远看,当然是进一步提升机器人的智力水平,但训练模式的“微调”也是路径之一。对于后者,晶泰科技联合创始人、首席执行官马健有一个有趣发现——实验中的“负样本”——那些无法完成实验的“失败经验”,正成为提升大模型智力的一条捷径。
晶泰科技内部会定期组织“AI科学家”和人类科学家比赛,在最近几次AI反应预测能力比拼中,针对某两种反应类型的成功反应预测上,晶泰科技自研的AI垂类模型的准确率均超过80%,与人类科学家旗鼓相当;而对失败反应预测的识别率上,AI准确率则是人类的一倍以上。
这一发现暗合了科学家对机器人的真实需求。麻生明心中的“理想机器人”能够从海量数据中找到异常之处并交由他判断,而非只是按照设计执行大规模、重复性的标准化流程。
马健表示,晶泰科技正在为提升机器人的自主性,而与科学家、产业界开展深度合作。他们下一步目标是建设“自动驾驶实验室”,在完成一次实验后,能立即分析结果,并自主设计和启动下一次、更优化的实验,形成快速迭代的“设计-执行-学习”闭环。
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