中新網(wǎng)北京10月5日電 (記者 孫自法)機(jī)器人不僅能成為科學(xué)家的科研助手，還能成為科學(xué)家？中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)(中國(guó)科大)青年科研團(tuán)隊(duì)通過最新研發(fā)成果給出了肯定的答案。

來(lái)自中國(guó)科學(xué)院(中科院)的最新消息稱，在該院“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的化學(xué)、材料和生物科學(xué)的機(jī)器科學(xué)家”青年團(tuán)隊(duì)計(jì)劃和國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)項(xiàng)目資助下，中國(guó)科大化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院羅毅、江俊教授團(tuán)隊(duì)與自動(dòng)化系尚偉偉等合作，通過開發(fā)和集成移動(dòng)機(jī)器人、化學(xué)工作站、智能操作系統(tǒng)、科學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，研制出數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的全流程機(jī)器化學(xué)家，并已初步實(shí)現(xiàn)智能化學(xué)范式。

這項(xiàng)“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)的全流程人工智能機(jī)器化學(xué)家”的研究成果論文，已在最新一期《國(guó)家科學(xué)評(píng)論》(NSR)學(xué)術(shù)期刊發(fā)表。國(guó)際審稿人評(píng)價(jià)說(shuō)，該成果的“機(jī)器人系統(tǒng)、工作站和智能化學(xué)大腦都是最先進(jìn)的”“將對(duì)化學(xué)科學(xué)產(chǎn)生巨大影響”。業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，機(jī)器化學(xué)家的研究工作脫離了傳統(tǒng)試錯(cuò)研究范式的限制，展現(xiàn)出“最強(qiáng)化學(xué)大腦”指導(dǎo)的智能新范式的巨大優(yōu)勢(shì)，引領(lǐng)化學(xué)研究朝著知識(shí)理解數(shù)字化、操作指令化、創(chuàng)制模板化的未來(lái)趨勢(shì)前進(jìn)，確立了中國(guó)在智能化學(xué)創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑地位。

據(jù)中國(guó)科大研究團(tuán)隊(duì)介紹，機(jī)器化學(xué)家平臺(tái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)與智能模型雙驅(qū)動(dòng)下的化學(xué)合成-表征-測(cè)試全流程開發(fā)，在軟硬件方面已全面超過歐美同類裝置，作為唯一裝載了計(jì)算大腦、理論模型和開放式操作系統(tǒng)的智能平臺(tái)，它具有更強(qiáng)的化學(xué)智能和廣泛的化學(xué)品開發(fā)能力，目前已涵蓋光催化與電催化材料、發(fā)光分子、光學(xué)薄膜材料等，且適用范圍將隨平臺(tái)升級(jí)和拓展繼續(xù)擴(kuò)大。

機(jī)器化學(xué)家平臺(tái)可采用機(jī)器智能去查找和閱讀文獻(xiàn)，從海量研究數(shù)據(jù)中汲取專家經(jīng)驗(yàn)，在前人知識(shí)與數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上提出科學(xué)假說(shuō)并制定實(shí)驗(yàn)方案；調(diào)度2臺(tái)移動(dòng)機(jī)器人和15個(gè)自主開發(fā)的智能化學(xué)工作站，完成高通量合成、表征、測(cè)試的化學(xué)實(shí)驗(yàn)全流程，且預(yù)留標(biāo)準(zhǔn)接口，具備可擴(kuò)展性；通過配套的后臺(tái)操作系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、處理、分析和可視化，并裝載云端數(shù)據(jù)庫(kù)，可實(shí)時(shí)調(diào)用和更新數(shù)據(jù)庫(kù)信息；獨(dú)有的計(jì)算大腦通過調(diào)用物理模型、理論計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化，讓智能模型融入底層的理論規(guī)律與復(fù)雜的化學(xué)實(shí)驗(yàn)演化，使機(jī)器科學(xué)家更加理解化學(xué)，更加擅長(zhǎng)化學(xué)創(chuàng)造。

中國(guó)科大研究團(tuán)隊(duì)科普解讀說(shuō)，化學(xué)研究的對(duì)象日益復(fù)雜化、高維化，傳統(tǒng)的研究范式主要是依賴于“窮舉”“試錯(cuò)”的手段。面對(duì)龐大的化學(xué)空間，配方和工藝的搜索常常止步于局部最優(yōu)，無(wú)法進(jìn)行全局探索。以潛力巨大的高熵(高復(fù)雜、高無(wú)序)化合物催化劑為例，其多種元素的高度無(wú)序混合帶來(lái)高穩(wěn)定性，也給人工試驗(yàn)找出最優(yōu)配比帶來(lái)極大挑戰(zhàn)。獲得最優(yōu)配方需要遍歷測(cè)試極其龐大的化學(xué)配比組合，目前僅限于對(duì)最多3種金屬組合進(jìn)行優(yōu)化。

而最新研制的機(jī)器化學(xué)家發(fā)揮其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和智能優(yōu)化的優(yōu)勢(shì)，智能閱讀1.6萬(wàn)篇論文并自主遴選出5種非貴金屬元素，融合2萬(wàn)組理論計(jì)算數(shù)據(jù)和207組全流程機(jī)器實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立理實(shí)交融的智能模型，指導(dǎo)貝葉斯優(yōu)化程序從55萬(wàn)種可能的金屬配比中找出最優(yōu)的高熵催化劑，將傳統(tǒng)“炒菜式”遍歷搜索所需的1400年縮短為5周。