作者:倪思洁 来源:中国科学报 发布时间:2022/10/5 15:41:49
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中国科大研制出机器化学家

 

日前,中国科学技术大学化学与材料科学学院教授罗毅、江俊团队与自动化系副教授尚伟伟等合作,通过开发和集成移动机器人、化学工作站、智能操作系统、科学数据库,研制出数据智能驱动的全流程机器化学家。相关研究成果于9月发表在《国家科学评论》上。

国际审稿人认为,该成果中的“机器人系统、工作站和智能化学大脑都是最先进的”,“将对化学科学产生巨大影响”。该工作脱离了传统试错研究范式的限制,展现了“最强化学大脑”指导的智能新范式的巨大优势,引领化学研究朝着知识理解数字化、操作指令化、创制模板化的未来趋势前进,确立了我国在智能化学创新领域的全球领跑地位。

化学研究的对象日益复杂化、高维化,传统的研究范式主要是依赖于“穷举”、“试错”的手段。面对庞大的化学空间,配方和工艺的搜索常常止步于局部最优,无法进行全局探索。

机器化学家平台可采用机器智能去查找和阅读文献,从海量研究数据中汲取专家经验,在前人知识与数据的基础上提出科学假说并制定实验方案;调度2台移动机器人和15个自主开发的智能化学工作站,完成高通量合成、表征、测试的化学实验全流程,且预留标准接口,具备可扩展性;通过配套的后台操作系统,实现了数据的自动采集、处理、分析和可视化,并装载了云端数据库,可实时调用和更新数据库信息;独有的计算大脑通过调用物理模型、理论计算、机器学习和贝叶斯优化,让智能模型融入底层的理论规律与复杂的化学实验演化,使得机器科学家更加理解化学,更加擅长化学创造。

江俊介绍,该平台实现了大数据与智能模型双驱动下的化学合成-表征-测试全流程开发,在软硬件方面已全面超过欧美同类装置,具有更强的化学智能和广泛的化学品开发能力,目前已涵盖光催化与电催化材料、发光分子、光学薄膜材料等,且适用范围将随平台升级和拓展继续扩大。

以潜力巨大的高熵化合物催化剂为例,其多种元素的高度无序混合带来了高稳定性,也给人工试验找出最优配比带来了极大挑战。获得最优配方需要遍历测试极其庞大的化学配比组合,目前仅限于对最多3种金属组合进行优化。基于智能流程,机器化学家发挥其数据驱动和智能优化的优势,智能阅读16000篇论文并自主遴选出5种非贵金属元素,融合2万组理论计算数据和207组全流程机器实验数据,建立了理实交融的智能模型,指导贝叶斯优化程序从55万种可能的金属配比中找出最优的高熵催化剂,将传统“炒菜式”遍历搜索所需的1400年缩短为5周。

该研究得到中国科学院“数据驱动的化学、材料和生物科学的机器科学家”青年团队计划和国家自然科学基金委项目的资助。

相关论文信息:https://doi.org/10.1093/nsr/nwac190

机器化学家“小来”智能解读化学物质的libs光谱,精确测定物质组分。中国科大供图

机器化学家准备试管将送入电化学自动测试工作站。中国科大供图

 

 
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