人工智能工具能幫助科學家規劃多步驟化學反應。
圖片來源：Roger Mayne Archive/Mary Evans Picture Library
化學家有了新的實驗室助手：人工智能（AI）。研究人員開發出一種深度學習計算機程序。其可產生創建諸如藥物化合物等小型有機分子所需的反應序列“藍圖”。表面上看，該工具展現的路徑和人類化學家設計的一樣好。
這種在日前出版的《自然》雜志上得以描述的工具，并非利用AI替代人類技能和直覺的首個軟件。但化學家將此項進展視為一個里程碑，因為它能加速藥物發現進程并且使有機化學變得更加高效。
“我們從中看到的是這種人工智能可獲取專業知識。”在英國曼徹斯特大學設計出合成預測工具的Pablo Carbonell將最新研究描述為“具有里程碑意義的成果”。
傳統上，化學家搜尋其他人記錄的反應列表，并且利用其自身的直覺制定一步一步的路徑，從而產生特定化合物。他們通常逆向操作，從想要創建的分子入手，然后分析哪些現成的試劑和反應序列可被用于合成。該過程被稱為逆合成，需要幾個小時甚至好幾天的規劃。
由德國明斯特大學有機化學家和人工智能研究人員Marwin Segler和同事研制的最新AI工具，利用深度學習神經網絡吸收了幾乎所有已知的單步有機化學反應（約1240萬種）。這使其得以預測可被用于任何單步驟的化學反應。該工具在規劃多步驟合成時重復應用這些神經網絡，將想要的分子解構，直到最終獲得可利用的原料。
Segler和團隊成員測試了該程序在雙盲試驗中構建的路徑，以便確定有經驗的化學家能否將AI的合成路徑同人類設計的路徑區分開來。他們向來自中國和德國兩家機構的45名有機化學家展示了針對9個分子的潛在合成路線：一種由AI系統構建，另一種由人類設計。化學家對于哪種最好并未顯示出偏好。
自上世紀60年代起，研究人員一直試圖利用計算能力規劃有機化學合成，但收效甚微。Segler團隊的工具是近年來開發的利用AI標記潛在反應路線的若干程序之一。
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