近年來(lái)，新一代人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，推動(dòng)科研范式變革。一批科技工作者面向世界科技前沿，探索建立化學(xué)研究的精準化、智能化雙驅動(dòng)模式，并率先在機器化學(xué)家、離子膜、固態(tài)電解質(zhì)等領(lǐng)域取得創(chuàng )新和突破。

形成全新研究范式

“我們希望有一個(gè)機器人可以代替人做實(shí)驗?！敝锌圃壕珳手悄芑瘜W(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室主任李震宇告訴記者。如今，這個(gè)想法已經(jīng)變成現實(shí)。在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)機器化學(xué)家實(shí)驗室，重達200公斤的機器人“小來(lái)”取代了身穿白大褂的人類(lèi)實(shí)驗員，伸出機械臂就可精確抓取樣品瓶配制試劑，完成各種實(shí)驗工作。

(資料圖)

集閱讀文獻、自主設計實(shí)驗、材料開(kāi)發(fā)于一體的“全流程機器化學(xué)家”平臺，其研發(fā)始于2014年。當時(shí)，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)化學(xué)物理系教授江俊找來(lái)人工智能、電子科技、數學(xué)、化學(xué)等不同專(zhuān)業(yè)人才組成具有交叉學(xué)科背景的團隊，嘗試建立會(huì )思考的“化學(xué)大腦”。經(jīng)過(guò)多年努力打造的機器化學(xué)家“小來(lái)”，讓研究速度實(shí)現了質(zhì)的飛躍。

“實(shí)驗數據經(jīng)處理后輸入‘小來(lái)’的計算大腦，由人工智能模型幫助科研人員優(yōu)化實(shí)驗方案，可以大幅提升我們的效率?！苯≌f(shuō)。以研發(fā)高熵合金催化劑為例——閱讀1.6萬(wàn)篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，再從55萬(wàn)種可能的金屬配比中找出最優(yōu)配方，“機器化學(xué)家”可將科研周期縮短至5周。

李震宇表示，傳統化學(xué)研究范式深度依賴(lài)“試錯法”，過(guò)程繁瑣、耗時(shí)冗長(cháng)，化學(xué)反應經(jīng)常產(chǎn)生大量副產(chǎn)物，不環(huán)保、不經(jīng)濟、不安全。改變研究范式是社會(huì )環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展和化學(xué)學(xué)科本身發(fā)展的迫切需求。而通過(guò)人工智能加速實(shí)現精準化研究，過(guò)程透明、機理清晰、全程可控，更高效環(huán)保。

不只是催化劑，還有新材料。前不久，《自然》雜志發(fā)表了一項重要成果，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)徐銅文、楊正金團隊與合作者設計了一類(lèi)新型離子膜——微孔框架聚合物離子膜，首次實(shí)現膜內近似無(wú)摩擦的離子傳導，有望應用于能源轉化、大規模儲能以及分布式發(fā)電等領(lǐng)域。使用該膜組裝的液流電池，充放電電流密度可達到每平方厘米500毫安，是當前普遍報道值的5倍以上?！皞鹘y研究范式中，選擇制作合用的膜，就像大海撈針。有了人工智能工具的幫助，我們就能根據應用場(chǎng)景所需要的分類(lèi)精度，判斷這個(gè)膜需要具備什么性能，在通道中再進(jìn)行精準調控、修飾?！毙煦~文說(shuō)。

李震宇這樣形容化學(xué)研究范式的變革：“拿交通方式打比方，化學(xué)研究的初級階段就像步行；之后技術(shù)手段升級，相當于坐上了自行車(chē)、摩托車(chē)、汽車(chē)；引入人工智能，好比坐上火箭，量變引起質(zhì)變，可以帶我們去月球等以前靠步行、坐車(chē)去不了的地方?！?/p>

科學(xué)家會(huì )被取代嗎

有了機器人，還需要人類(lèi)科學(xué)家嗎？“這種擔憂(yōu)完全沒(méi)有必要。好的工具會(huì )帶來(lái)更多可能性，我們能做更多事?！苯≌f(shuō)。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)應用化學(xué)系教授姚宏斌的最新突破，就是一個(gè)電腦幫助人類(lèi)做出更好科研成果的故事。今年4月初，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(guò)材料結構和界面精準設計，開(kāi)發(fā)出鑭系金屬鹵化物基固態(tài)電解質(zhì)新家族。

幾年前，在尋找鹵化物電解質(zhì)過(guò)程中，姚宏斌課題組考慮將石榴石氧化物——鋰鑭鋯氧中的“氧”換成“氯”。按傳統研究方法得在實(shí)驗室里一點(diǎn)點(diǎn)試錯，不僅慢還得碰運氣。為此，他想求助于計算機。2021年，姚宏斌錄取了一名既有材料科學(xué)專(zhuān)業(yè)背景、又有計算機編程基礎的研究生羅錦達，并找到計算化學(xué)方向的李震宇教授共同指導。在兩位教授的共同指導下，羅錦達寫(xiě)出了可滿(mǎn)足研究需要的程序。之后，姚宏斌團隊和李震宇團隊聯(lián)合，根據計算機模擬結果設計出一個(gè)常溫條件下可以穩定存在的鑭系金屬氯化物，又在實(shí)驗室成功合成出具有優(yōu)質(zhì)性能的鑭系金屬氯化物固態(tài)電解質(zhì)。

樣品出來(lái)后，如何解釋原理？團隊成員結合自己的實(shí)驗數據以及歷史上相關(guān)研究的海量實(shí)驗數據，讓計算機程序在超算中心去“跑”。經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間計算模擬和分析，最終探明鑭系金屬鹵化物框架結構的鋰離子傳導原理。

姚宏斌說(shuō)：“模擬計算在這項研究中的分量，約占三分之一。沒(méi)有這三分之一，研究將無(wú)法令人滿(mǎn)意，因為我們可能無(wú)法在短時(shí)間內尋找到最優(yōu)的電解質(zhì)材料，也不能把實(shí)驗現象背后的原理解釋清楚?！?/p>

未來(lái)需要什么樣的科研人才？“應該具備扎實(shí)的基礎和開(kāi)放的心態(tài)?！苯”硎?，現在知識量已經(jīng)無(wú)比龐大，沒(méi)有人能看到全局，我們應該找到自己喜歡的專(zhuān)業(yè)，把知識的脈絡(luò )看清楚；同時(shí)還要有開(kāi)放的心態(tài)，敢于學(xué)習新東西。

“先進(jìn)技術(shù)為人類(lèi)探究更深層次的科學(xué)問(wèn)題提供了更多可能性，但科學(xué)探究的邊界仍被人類(lèi)對自然界的認知和理解所限制?！币瓯髣t認為，科研工作者需要不斷拓展認知，才能更好地解釋大自然的奧秘。

培養更好的科研人工智能

國外也有會(huì )做實(shí)驗的機器人。2020年，利物浦大學(xué)研制的世界首個(gè)機器人化學(xué)家登上《自然》雜志封面，它可以在1周內研究1000種催化劑配方，相當于1個(gè)博士生4年的工作量。但這款機器人化學(xué)家沒(méi)有物理模型，沒(méi)有預見(jiàn)性，不能提出任何科學(xué)假設。

與之相比，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的“小來(lái)”是一個(gè)有“腦子”的機器人化學(xué)家。它“能學(xué)”，可閱讀海量文獻，學(xué)習化學(xué)知識；“能想”，可調用底層的物理模型，結合大數據與人工智能技術(shù)進(jìn)行思考和模擬計算；“能做”，可自主完成實(shí)驗，采集精準實(shí)驗數據來(lái)校準模擬計算結果，理實(shí)交融給出解決方案，形成科學(xué)研究閉環(huán)。

但“小來(lái)”的進(jìn)化依然存在不少難點(diǎn)。算力算法不足，是現階段的痛點(diǎn)。江俊團隊自主研發(fā)了一款化學(xué)領(lǐng)域的聊天機器人程序ChemGPT。但因為GPU算力不足，ChemGPT“跑不快”，訓練迭代很慢。

數據也有待豐富和優(yōu)化?！叭斯ぶ悄苄枰獙W(xué)習大量數據，但其實(shí)我們很缺數據?！苯≌f(shuō)?，F階段大部分科研數據都從文獻中收集，而文獻中的數據常常是被“美化”過(guò)的理想數據。由于現存研究數據來(lái)源多且雜，數據質(zhì)量參差不齊，人工智能從這些數據中學(xué)習，就可能學(xué)到錯誤的東西。

“精準化學(xué)依賴(lài)實(shí)驗數據的準確性?！崩钫鹩畋硎?，應該從精準數據出發(fā)獲得高質(zhì)量的化學(xué)智能，有了化學(xué)智能再回過(guò)頭來(lái)對化學(xué)反應、材料性質(zhì)等實(shí)施精準調控，形成完整的研究閉環(huán)。

科學(xué)家們對更好的科研人工智能充滿(mǎn)期待?！拔覀兿Ｍ麑⒕珳手悄芑瘜W(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室建設成一個(gè)精準智能化學(xué)領(lǐng)域的國際頂尖研究機構，形成一個(gè)新的精準智能化學(xué)研究范式，建立我國主導的精準化學(xué)數據體系和智能化學(xué)的軟硬件標準?！崩钫鹩钫f(shuō)。 （經(jīng)濟日報記者 佘惠敏）