10月17日，從中國科學技術大學傳出消息，該校化學與材料科學學院羅毅、江俊教授團隊等通過開發和集成移動機器人、化學工作站、智能操作系統、科學數據庫，研制出數據智能驅動的全流程機器化學家。
國際審稿人評價該成果“將對化學科學產生巨大影響”。該工作打破了傳統試錯研究范式的限制，展現了“最強化學大腦”指導的智能新范式的巨大優勢，引領化學研究朝著知識理解數字化、操作指令化、創制模板化的未來趨勢前進，確立了我國在智能化學創新領域的全球領跑地位。
“化學研究的對象日益復雜化、高維化，傳統的研究范式主要是依賴于窮舉、試錯等手段。面對龐大的化學空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優，無法進行全局探索。”江俊表示，他們開發的機器化學家平臺裝載了計算大腦、理論模型和開放式操作系統的智能平臺，可實現大數據與智能模型雙驅動下的化學合成—表征—測試全流程開發，可應用于光催化與電催化材料、發光分子、光學薄膜材料等領域。
具體來說，該平臺可采用機器智能去查找和閱讀文獻，從海量研究數據中汲取專家經驗，提出科學假說并制訂實驗方案。2臺移動機器人和15個智能化學工作站就可以完成高通量合成、表征、測試的化學實驗全流程。通過后臺操作系統，該平臺可實現數據的自動采集、處理、分析和可視化;裝載云端數據庫后，還可實時調用和更新數據庫信息。該平臺的計算大腦可通過調用物理模型、理論計算、機器學習和貝葉斯優化，讓智能模型融入底層的理論規律與復雜的化學實驗演化，使得機器科學家更加理解化學，更加擅長化學創造。
以潛力巨大的高熵化合物催化劑為例，其多種元素的高度無序混合帶來了高穩定性，也給人工試驗找出最優配比帶來了極大挑戰。獲得最優配方需要遍歷測試極其龐大的化學配比組合，目前僅限于對最多3種金屬組合進行優化。機器化學家通過智能閱讀1.6萬篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬組理論計算數據和207組全流程機器實驗數據，從55萬種可能的金屬配比中找出最優的高熵催化劑，將傳統“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。
江俊表示：“該平臺的智慧程度還有很大的提高空間，適用范圍也將隨平臺升級和拓展繼續擴大。我們將為機器人添加紅外視覺和譜學反演算法，賦予其化學物質級別的感知智能和判斷力；開發多個機器人協作算法，研制多個智能實驗室并行實驗優化軟件；建設多個智能實驗室并與我國多個大科學裝置聯通，形成數據共享的智慧化學云，依托大數據形成更高級的化學智能。”
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