自主化学合成

经过|2月28日,2020年2月28日

利用AI正在利用机器,其能力匹配或甚至在许多努力中实现人类的能力。那么合成化学家的这意味着什么?

化学一直被视为“中央科学”,仅仅因为新的分子,聚合物和材料开始他们的综合化学实验室。

从某种意义上说,合成化学可以被视为一种游戏,它从元素周期表中发现的一百多个元素组成块中选择原子群,并将它们组织成不同的排列、尺寸和尺度。就有机分子而言,据估计,分子量小于500的分子大约有10个60.可能性。目标通常是用特定的属性制作“东西”,因此清楚地清楚的元素组合和分子,聚合物和材料的应用机会是无穷无尽的。

由于人工神经网络在赢下一盘国际象棋(可能的位置和棋局在10局左右)方面已经超过了人类智能50.10.120分别与可观察到的宇宙中的原子相比,这是1080),人们能指望他们在这个古老的游戏中胜过合成化学家吗?

您无法帮助注意,在许多努力中,正在利用人工智能,为机器提供匹配或甚至优于人类的能力,通过图像和对象识别,语音生成和识别,选择技能,视频游戏,艺术和风格模仿,预测和网站设计修改。机器正在学习如何做令人难以置信的事情,正如我们在自动车辆中看到的,无人机交付,智能家居和手机,工业装配,包装,检查,质量控制,营销和金融,互联网搜索引擎,人口监测,大规模心理实验,选举干扰,本文主题,化学合成。

德米特里·门捷列夫使逃离炼金术时代成为可能。他对化学最重要的贡献可能是周期表,通过周期表,我们可以根据原子序数、电子排布和化学性质的变化趋势来组织已知元素。这一人类智慧的壮举经过了大约一个世纪的反复试验。与此形成鲜明对比的是,斯坦福大学(Stanford University)的研究人员最近使用人工智能,在几小时内从头开始发现了相同的元素周期表。

从炼金术,中世纪的化学祖先,到现代化学,对发现分子,聚合物和材料的艺术和科学感兴趣的大多数从业者都采用了基于人类智力和经验学习的审判和真实方法。当婴儿潮一代(我是一个)开始他们在化学领域的职业生涯时,合成本质上是连续的,随着时间的推移,思考一个人正在做的事情以及为什么要这样做。无论一个人的激情是分子,聚合物还是材料发现,无论是分子,聚合物还是材料,无论是多么多什么,都没有太大改变的分子,结构,性能,功能和效用。

在20世纪80年代后期到20世纪90年代初,组合化学出现为执行平行化学合成以克服传统串行方法的瓶颈。在自动合成设备中进行了大型分子,聚合物和材料图书馆,并开发了多分析分析方法以确定它们的结构并测量它们的性质,以优化特定应用的所需功能。

20世纪90年代,组合化学研究和开发的激动人心的潜力——由大学进行,并由Symyx Technologies Inc.等公司进行商业化——是否导致了新产品的产生,目前还不清楚。在经历了大约十年的激烈活动和兴奋之后,这个领域似乎渐渐消失了——或者至少它仍然在许多合成化学家的雷达之下。对于组合化学艺术和科学的狂热爱好者来说,这究竟是这场具有潜在破坏性的合成化学游戏结束的开始还是结束的开始并不明显。

对于许多练习的合成化学家来说,像我自己一样,人工智能,机器学习,大数据,超级计算机,计算机模拟和机器人出现在我们的雷达上。在Breakneck速度开始脱掉组合化学离开的地方,自动驾驶化学实验室首次亮相。

我在多伦多大学的创意思想领袖的“相应的另一种偶然”,特别是我的同事教授Alan-Aspuru Guzik,最近睁开了眼睛可能对化学的未来。It’s not just a matter of doing combinatorial chemistry better, faster, and with greater reproducibility, I am beginning to realize that fast emerging robotic synthesis tools powered by artificial intelligence and learning machines are potentially capable of making traditional chemistry, as we know it today, kind of obsolete.

我从未想过我会看到当学习机器可以读取和分析存在的所有合成方法的广大文学时,通过在超级计算机速度下通过筛选数百万到数十亿可能性来读取和分析所存在的所有合成方法。基于该搜索策略,合成可以是“直接”,以提供目标性质或“逆”,类似于化学中的复古合成。

利用这种知识,将机器人围绕一个全自动实验室空间自动漫游,以执行众所周知的化学操纵和仪器分析,以合成和确定靶向化合物的大规模文库的结构和性质关系。I must confess that I was surprised, delighted, shocked, and enthralled to see the complete automation of synthetic chemistry’s favorite tools, such as the Schlenk and vacuum line, separation funnel, and crystallization, sublimation, distillation, rotary evaporation, and film deposition laboratory apparatus integrated in a self-driving chemical synthesis laboratory.

现在,它曾经在自动实验室中曾经认为过于困难的化学程序现在可以通过智能机器人化学家来到高保真性图像和对象获取和识别,触摸灵敏度,数字灵活性和自主移动性的出现,现在可能与智能机器人化学家进行太复杂的化学程序。现在,似乎有可能由化学研究生开展的典型博士研究计划可以在自动驾驶实验室的一天内完成。这是一个令人难以置信的人令人难以置信的人,这里是留下来的,并且只能在全新的方式中成长为做合成化学的精致和力量。

曾经在王国我是机器人科幻小说,有可能想象一下在早上梦寐以求的化学想法,通过午餐时间减少到练习,下午写的纸张,并在晚上提交给一个学习的机器人编辑,由专家机器人审查,接受了或在睡前拒绝并在线发布。关于这个幻想场景的一个有趣的问题是谁实际上梦想着这个想法?一个人或机器人?

回想一下史蒂芬·霍金曾经担心人类会被人工智能取代,他关于合成化学的观点是对的吗?这些发展预示了人工智能、机器学习和机器人在合成化学领域的未来,我们将何去何从?如果学生们有时间思考甚至存在的话,他们将学习什么?他们将如何看待合成化学?化学注定会成为数学家、物理学家和计算机科学家的下一个游戏吗?合成化学能成为一种在线或娱乐电子游戏吗?这是化学终结的开始还是开始的结束?

现在的化学可能性似乎是无限的,只有被人类和/或机器人的想象力所限制,他们将要学会生活,工作和一起玩耍。团队中谁的问题设置了任务/目标,谁解决了值得反应。在此说明上,回忆起法律我是机器人即:“机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害而袖手旁观。”机器人必须服从人类的命令,除非这种命令与第一定律相冲突。”别忘了库布里克的HAL太空漫游他在追求完美的精神方面受过教育,但由于犯了错误而发展成了精神病。此外,机器人会生病。

最后一个想法是:我一直在为这种类型的评论撰稿的未来会怎样伟德安全吗在过去的十年中,如果机器人制定了所有发现。将来的人类化学家会有化学家必须撰写意见编辑的知识,经验和理解吗?他们可能缺乏练习,思考,发达的想象力和发现的纪律!另一方面,我们所教授的思维机器以“自然”自学,成长和发展,我们希望加深我们的人性和文明的实践而不是缩小或减少这些现象的东西。至少,这些创新的AI和机器学习设备肯定会增加他们对人类发展轨迹的观点。

“机器人永远不会有能力相信某种东西。因此,我们将在达沃斯世界经济论坛的创始人克劳斯·施瓦布(Couble)的创始人Klaus Schwab表示,这也许我们将在这一[数字]革命为新的人类复兴的基础。“时间,2016年1月25日,p。68)。施瓦布博士正在评论全球业务和生活的大局,在那年度举行的年度会议上占据了中心舞台。在绘制这张数字革命的照片中,施瓦布指出,“我们处于各种互联的技术突破的倾向点:机器人,无人机,智能城市,人工智能,脑研究。有什么区别的第四个工业革命是它不是产品革命。这是一个系统革命。我们想在达沃斯做什么概述了这一革命对各国政府,商业和个人的影响。没有人在考虑长期后果。“

也许我们所能扮演的最具创造性和批判性思维的角色,就是帮助世界各地的商业领袖和创新者,就我们所能建立的技术做出明智的决定,以促进人类发展,改善人类状况和全球环境。现在信息和灵感服务将始终为我们集体未来的共同良好和利益工作!

由:Geoffrey Ozin写[1]和托德·瓦尔[2]

[1]太阳能燃料集团,多伦多大学,多伦多,安大略省,加拿大,电子邮件:g.ozin@utoronto.ca.,网站:www.nanowizard.info.,www.solarfuels.utoronto.ca.,www.artnanoinnovations.com

[2]ArtScience,丹佛,科罗拉多州,美国,电子邮件:siler.todd@gmail.com., 网站:www.toddsilerart.com/home.

这篇文章于2020年3月2日进行了修改,修正了Guzik教授的名字的拼写,他被错误地拼写为“Guzic”。