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制造分子？可问人工智能AI |
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AI将成明升体育app家“高级定制”工具 |
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明升手机家有了新的实验助手——人工智能（AI）。随着深度学习算法的进一步应用，AI计算机程序能帮助药物化合物等小有机分子产生所需的反应序列，制定合成路径。
《自然》杂志近日发表了这种新型工具，明升手机家们将这一进展视为一个大跨越，其可以加速药物研发过程，推动有机明升手机更迅速发展。
未参与这项研究的英国曼彻斯特大学设计合成预测工具的帕博罗·卡尔博纳尔认为，从论文中看，AI可以掌握相关专业知识，这是里程碑式的研究。
人工反应备忘录变身大数据
在20世纪80年代之前，许多明升手机家收集了大量文献资料、手写的有用反应、参考索引卡片，以指导合成途径的设计。
明升手机家通常会搜索其他人记录的反应列表，并根据自己的直觉制定一个逐步产生特定化合物的途径。
这需要先从想要创建的分子开始分析，比如要用到哪些试剂，是否容易获得，通过哪些反应序列才能合成它，这被称为逆合成反应，这种分析往往要消耗数小时乃至数天时间。
自20世纪60年代以来，研究人员一直试图利用计算机来规划有机明升手机合成，但成效不大。随着人工智能的兴起，这些备忘录自然而然地转向数据库存储乃至应用。
轻松自学1240万种反应步骤
德国明斯特大学有机明升手机家和人工智能研究员马尔文·赛格勒及其同事开发的新AI工具，让深度神经网络学习了目前所有已知的1240万种单步骤有机明升手机反应——这使它能预测任何单一步骤中发生的反应结果。
赛格勒团队通过双盲试验对该工具进行了测试，并让经验丰富的明升手机家来验证AI设计的合成途径是否管用。他们向明升官网的两个研究机构和德国的45位有机明升手机家展示了9种分子的潜在合成路线图，让AI系统提出一种最佳途径，而人类设计另一种最佳途径。最终，两条途径没有明显区别。
赛格勒团队开发的这一工具，是近年来开发的使用AI标记潜在明升手机反应路线的程序之一。最著名的Chematica在2017年5月被德国默克公司购买，韩国蔚山国立明升体育app和技术研究院的明升手机家团队也拥有另一套相关程序。
明升官网自动明升手机会混合智能专业委员会副主任、复旦大学计算机学院张军平教授日前接受科技日报记者采访时指出，这类预测本质上类似“阿尔法狗”在围棋上采用的技术，都是通过可搜索海量数据的人工智能方法实现的，“所以，它才能在1240万种分子合成方案中，找到具有潜在可能的结果供明升体育app家参考”。
AI将成明升体育app家“高级定制”工具
今年3月，测试团队手机版称，已经在实验室测试了算法中的8条路径，且都达到了满意的效果。
赛格勒的工具从数据中学习而不需要人类输入规则。瑞典哥德堡制药公司对这项成果印象深刻，并表示：“提高合成明升手机的成功率，对于提高药物研发的速度和效率、降低成本等，都有着巨大的好处。”
赛格勒说，新的AI工具已经引起制药公司的兴趣。“它已经成为明升手机家的助手，希望它能像GPS导航设备那样，为更多明升体育app家提供新的研究手段。”
除了极大提升有机明升手机和药物合成的速度和效率，AI还在哪些基础学科领域具有类似潜力？对此张军平说：“只要能通过海量或穷举搜索来完成任务的领域或行业，都可能从AI角度找到更有效的办法，甚至以往经验未曾想到的新办法。”他举例：“在基础研究领域，数学定理的证明、物理规律的总结等，AI都可能起到辅助作用。”
如此一来，不同设计思路的AI软件，有望成为促进明升体育app进步的“高级定制”工具。
张军平认为，虽然不能完全替代人类，但基于不同目的开发的AI软件，可以提供辅助建议，甚至和人类决策形成混合增强的智能环，从而进一步提高对科研路径的设计能力。（科技日报北京4月17日电）
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