阿姆斯特丹大學（University of Amsterdam）的化學研究人員創造了一種配備人工智慧機器學習系統的自動化學合成機器人，命名為”RoboChem”。這種小巧的實驗室儀器在速度和精度上都超越了人類化學家，同時也顯示出高度的獨創性。作為同類產品中的首款，它可以大大加快用於製藥和許多其他應用的分子的化學發現，RoboChem 的首批成果最近發表在《科學》雜誌上。

RoboChem 由維吉尼亞大學范特霍夫分子科學研究所Timothy Noël 教授的研究小組所開發。他們的論文顯示，RoboChem 是一種精確可靠的化學家，可以進行各種反應，同時產生極少量的廢物。該系統全天候自主工作，能夠快速、不知疲倦地提供結果。

機器人化學的縮時攝影。資料來源：阿姆斯特丹大學

Noël介紹說：「一週之內，我們就能優化合成大約十到二十個分子。而這需要一個博士生花費幾個月的時間。機器人不僅能獲得最佳反應條件，還能提供擴大規模的設定。這意味著我們可以生產與製藥業供應商直接相關的數量。”

Noël研究小組的專長是流動化學，這是一種新穎的化學方法，以柔性小管系統取代燒杯、燒瓶和其他傳統化學工具。在RoboChem 中，一根機械針小心翼翼地收集起始材料，並將這些材料混合在半毫升以上的小體積中。

RoboChem 基於流動化學原理。反應在體積僅650 微升的小管子中流動進行。資料來源：阿姆斯特丹大學

然後，這些物質通過管道系統流向反應器。在那裡，高功率LED 發出的光透過活化反應混合物中的光催化劑，引發分子轉換。然後，光流繼續流向自動核磁共振波譜儀，以識別轉化的分子。這些數據會即時回饋給控制RoboChem 的電腦。

Noël說：「這是RoboChem 的大腦。它利用人工智慧處理資訊。我們使用一種機器學習演算法，它能自主決定進行哪些反應。它始終以最佳結果為目標，並不斷完善對化學的理解。 “

機器人針式取樣器精確地選擇各種試劑的數量，並巧妙地將它們混合在一起，形成反應溶液。資料來源：阿姆斯特丹大學

為了證實RoboChem 的成果，研究小組付出了巨大的努力。 《科學》論文中收錄的所有分子都是經過人工分離和檢查的。

Noël說，該系統的獨創性給他留下了深刻印象：”我從事光催化研究已經十多年了。儘管如此，RoboChem 所顯示的結果是我無法預測的。例如，它發現了只需要很少光的反應。有時，我不得不撓頭去想它到底做了什麼。這時你會想，如果是我們，也會這樣做嗎？現在回想起來，你就會明白RoboChem 的邏輯。但我懷疑我們自己是否也能得到同樣的結果。至少不會這麼快’。

RoboChem 的核心是一個強大的光化學反應器，其特點是有一排非常強大的LED 照亮反應溶液。在這裡，分子根據人工智慧控制器的指令進行轉換。資料來源：阿姆斯特丹大學

研究人員還使用RoboChem 複製了先前在四篇隨機選取的論文中發表的研究成果。然後，他們確定了Robochem是否產生了相同或更好的結果。在大約80%的情況下，該系統產生了更好的結果。 Noël說：『在另外20%的情況下，結果是相似的。這讓我毫不懷疑，人工智慧輔助方法將在最廣泛的意義上有益於化學發現。 “

RoboChem 和其他”電腦化”化學的意義還在於產生高品質的數據，這將有利於人工智慧在未來的應用。在傳統的化學發現中，只對少數分子進行深入研究。然後將結果推論到看似相似的分子上。 RoboChem 產生的資料集完整且全面，每個分子的所有相關參數都能在其中獲得。這就提供了更多的洞察力。

RoboChem 採用機器學習演算法處理從系統中取得的資料。它決定執行哪些反應，並始終以最佳結果為目標。人工幹預只發生在開始階段，即設定儲備溶液和啟動RoboChem 會話。資料來源：阿姆斯特丹大學

另一個特點是，RoboChem系統還能記錄”負面”數據。在目前的科學實踐中，大多數發表的數據只反映成功的實驗。失敗的實驗也能提供相關數據。但這些數據只能在研究人員的手寫實驗筆記中找到。這些數據沒有公開發表，因此無法用於人工智慧驅動的化學研究，RoboChem 也將改變這一點。

編譯來源：ScitechDaily