制造分子?可問人工智能AI
——AI將成科學(xué)家“高級(jí)定制”工具
本報(bào)記者 房琳琳
編者按 像“互聯(lián)網(wǎng)+”一樣,人工智能也可以加入諸多領(lǐng)域。從基礎(chǔ)研究到新材料開發(fā)、從數(shù)據(jù)分析到醫(yī)療診斷,人工智能助手甚至讓不少專家相形見絀。在享受各種便利的同時(shí),人們也在擔(dān)憂,AI是否會(huì)搶走人類的“飯碗”?科技日?qǐng)?bào)國(guó)際部記者繼續(xù)推出AI應(yīng)用專題報(bào)道,探討人類未來與人工智能的關(guān)系。
化學(xué)家有了新的實(shí)驗(yàn)助手——人工智能(AI)。隨著深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)一步應(yīng)用,AI計(jì)算機(jī)程序能幫助藥物化合物等小有機(jī)分子產(chǎn)生所需的反應(yīng)序列,制定合成路徑。
《自然》雜志近日發(fā)表了這種新型工具,化學(xué)家們將這一進(jìn)展視為一個(gè)大跨越,其可以加速藥物研發(fā)過程,推動(dòng)有機(jī)化學(xué)更迅速發(fā)展。
未參與這項(xiàng)研究的英國(guó)曼徹斯特大學(xué)設(shè)計(jì)合成預(yù)測(cè)工具的帕博羅·卡爾博納爾認(rèn)為,從論文中看,AI可以掌握相關(guān)專業(yè)知識(shí),這是里程碑式的研究。
人工反應(yīng)備忘錄變身大數(shù)據(jù)
在20世紀(jì)80年代之前,許多化學(xué)家收集了大量文獻(xiàn)資料、手寫的有用反應(yīng)、參考索引卡片,以指導(dǎo)合成途徑的設(shè)計(jì)。
化學(xué)家通常會(huì)搜索其他人記錄的反應(yīng)列表,并根據(jù)自己的直覺制定一個(gè)逐步產(chǎn)生特定化合物的途徑。
這需要先從想要?jiǎng)?chuàng)建的分子開始分析,比如要用到哪些試劑,是否容易獲得,通過哪些反應(yīng)序列才能合成它,這被稱為逆合成反應(yīng),這種分析往往要消耗數(shù)小時(shí)乃至數(shù)天時(shí)間。
自20世紀(jì)60年代以來,研究人員一直試圖利用計(jì)算機(jī)來規(guī)劃有機(jī)化學(xué)合成,但成效不大。隨著人工智能的興起,這些備忘錄自然而然地轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)乃至應(yīng)用。
輕松自學(xué)1240萬種反應(yīng)步驟
德國(guó)明斯特大學(xué)有機(jī)化學(xué)家和人工智能研究員馬爾文·賽格勒及其同事開發(fā)的新AI工具,讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了目前所有已知的1240萬種單步驟有機(jī)化學(xué)反應(yīng)——這使它能預(yù)測(cè)任何單一步驟中發(fā)生的反應(yīng)結(jié)果。
賽格勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)通過雙盲試驗(yàn)對(duì)該工具進(jìn)行了測(cè)試,并讓經(jīng)驗(yàn)豐富的化學(xué)家來驗(yàn)證AI設(shè)計(jì)的合成途徑是否管用。他們向中國(guó)的兩個(gè)研究機(jī)構(gòu)和德國(guó)的45位有機(jī)化學(xué)家展示了9種分子的潛在合成路線圖,讓AI系統(tǒng)提出一種最佳途徑,而人類設(shè)計(jì)另一種最佳途徑。最終,兩條途徑?jīng)]有明顯區(qū)別。
賽格勒?qǐng)F(tuán)隊(duì)開發(fā)的這一工具,是近年來開發(fā)的使用AI標(biāo)記潛在化學(xué)反應(yīng)路線的程序之一。最著名的Chematica在2017年5月被德國(guó)默克公司購買,韓國(guó)蔚山國(guó)立科學(xué)和技術(shù)研究院的化學(xué)家團(tuán)隊(duì)也擁有另一套相關(guān)程序。
中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)混合智能專業(yè)委員會(huì)副主任、復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院張軍平教授日前接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)指出,這類預(yù)測(cè)本質(zhì)上類似“阿爾法狗”在圍棋上采用的技術(shù),都是通過可搜索海量數(shù)據(jù)的人工智能方法實(shí)現(xiàn)的,“所以,它才能在1240萬種分子合成方案中,找到具有潛在可能的結(jié)果供科學(xué)家參考”。
AI將成科學(xué)家“高級(jí)定制”工具
今年3月,測(cè)試團(tuán)隊(duì)報(bào)告稱,已經(jīng)在實(shí)驗(yàn)室測(cè)試了算法中的8條路徑,且都達(dá)到了滿意的效果。
賽格勒的工具從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)而不需要人類輸入規(guī)則。瑞典哥德堡制藥公司對(duì)這項(xiàng)成果印象深刻,并表示:“提高合成化學(xué)的成功率,對(duì)于提高藥物研發(fā)的速度和效率、降低成本等,都有著巨大的好處!
賽格勒說,新的AI工具已經(jīng)引起制藥公司的興趣!八呀(jīng)成為化學(xué)家的助手,希望它能像GPS導(dǎo)航設(shè)備那樣,為更多科學(xué)家提供新的研究手段!
除了極大提升有機(jī)化學(xué)和藥物合成的速度和效率,AI還在哪些基礎(chǔ)學(xué)科領(lǐng)域具有類似潛力?對(duì)此張軍平說:“只要能通過海量或窮舉搜索來完成任務(wù)的領(lǐng)域或行業(yè),都可能從AI角度找到更有效的辦法,甚至以往經(jīng)驗(yàn)未曾想到的新辦法!彼e例:“在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,數(shù)學(xué)定理的證明、物理規(guī)律的總結(jié)等,AI都可能起到輔助作用!
如此一來,不同設(shè)計(jì)思路的AI軟件,有望成為促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步的“高級(jí)定制”工具。
張軍平認(rèn)為,雖然不能完全替代人類,但基于不同目的開發(fā)的AI軟件,可以提供輔助建議,甚至和人類決策形成混合增強(qiáng)的智能環(huán),從而進(jìn)一步提高對(duì)科研路徑的設(shè)計(jì)能力。(科技日?qǐng)?bào)北京4月17日電)