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機(jī)器人都能自主閱讀化學(xué)文獻(xiàn)并生成標(biāo)準(zhǔn)化論文了

ExMh_zhishexues ? 來(lái)源:知社學(xué)術(shù)圈 ? 作者:知社學(xué)術(shù)圈 ? 2020-10-26 09:30 ? 次閱讀
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許多實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開始使用能夠自主決定實(shí)驗(yàn)方案,并且操縱機(jī)器人完成實(shí)驗(yàn)的“人工化學(xué)家”,但是這種機(jī)器人是高度定制的,控制系統(tǒng)和內(nèi)部指令都是為了非常具體研究目標(biāo)所設(shè)計(jì),很難完成其他的任務(wù)。最近,來(lái)自格拉斯哥大學(xué)的研究人員則開發(fā)出了一種新方法,讓這種人工化學(xué)家可以自主閱讀化學(xué)文獻(xiàn)并生成標(biāo)準(zhǔn)化的操作程序,使得這種機(jī)器人的適用范圍變得非常廣闊。

以007工作制運(yùn)行的實(shí)驗(yàn)員。圖源:Nature, 2020, 583(7815):237-241.

英國(guó)格拉斯哥大學(xué)Leroy Cronin團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種利用自然語(yǔ)言處理功能為機(jī)器人化學(xué)家創(chuàng)建新的指令集的方法,名為“SynthReader”,讓機(jī)器人化學(xué)家可以自己閱讀文獻(xiàn),識(shí)別其中概述有機(jī)和無(wú)機(jī)化學(xué)合成程序的部分,形成通用的自主合成流程,之后生成的化學(xué)代碼和硬件控制模塊結(jié)合,轉(zhuǎn)化為機(jī)械手指令,執(zhí)行實(shí)驗(yàn)任務(wù)?,F(xiàn)階段已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了閱讀文獻(xiàn)后,自動(dòng)合成12種化合物,包括利多卡因止痛藥、德斯馬丁高碘烷氧化劑和氟化劑烷基氟。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的化學(xué)描述語(yǔ)言(XDL)和可視化開發(fā)環(huán)境(ChemIDE), 可以將文獻(xiàn)中的合成過(guò)程文字轉(zhuǎn)化為化學(xué)容器中的反應(yīng)序列,當(dāng)然目前這一轉(zhuǎn)化過(guò)程需要人工糾錯(cuò), 直接用自然語(yǔ)言即可(論文中是英語(yǔ)),無(wú)需編程知識(shí),在接下來(lái)的研究中,研究人員表示:“完全可以通過(guò)化學(xué)自動(dòng)校正功能自動(dòng)執(zhí)行此驗(yàn)證步驟”。

復(fù)制一段文獻(xiàn)輸入XDL

人工糾錯(cuò)

生成可執(zhí)行的指令

設(shè)置物理平臺(tái)并運(yùn)行程序 Leroy Cronin團(tuán)隊(duì)之前就曾開發(fā)出用于自動(dòng)完成實(shí)驗(yàn)的機(jī)器人化學(xué)家,將其命名為Chemputer,可以實(shí)現(xiàn)為單一研究不斷重復(fù)實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)。(https://www.nature.com/articles/s41586-018-0307-8)這次新開發(fā)的系統(tǒng)則大大擴(kuò)展了這種機(jī)器人的適用范圍。在初步的驗(yàn)證中,Chemputer成功實(shí)現(xiàn)了從文獻(xiàn)中自動(dòng)合成的12種化合物,包括利多卡因止痛藥(產(chǎn)率為53%)和德斯馬丁高碘烷氧化劑( 總收率52%),不僅適用于短合成,該系統(tǒng)也驗(yàn)證了氟化劑AlkylFluor的五步合成,每步平均產(chǎn)率為75%,總收率為23%。

用自然語(yǔ)言訓(xùn)練AI人工智能的重要發(fā)展方向,隨著閱讀并完成指令轉(zhuǎn)化的數(shù)量不斷積累,不斷糾錯(cuò),Leroy Cronin團(tuán)隊(duì)開發(fā)的這種方法有著巨大的應(yīng)用潛力。例如,在線共享的XDL文件可以讓發(fā)展中國(guó)家更容易地獲得藥物,實(shí)現(xiàn)更有效的國(guó)際科學(xué)合作,或者是代替科研人員閱讀并復(fù)現(xiàn)大量的相關(guān)論文,挑選可復(fù)現(xiàn)且有突破的研究結(jié)果作為參考,甚至可以搭乘星際飛船,在太空、月球、火星或者其他地方建立化學(xué)實(shí)驗(yàn)室,按照需要迅速合成特殊的化學(xué)物質(zhì),應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況。

參考文獻(xiàn):

1. https://phys.org/news/2020-10-digital-chemistry-breakthrough-words-molecules.html 2. https://science.sciencemag.org/content/370/6512/101.full

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:提升效率好助手: AI化學(xué)家可直接讀論文且007工作制

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原文標(biāo)題:提升效率好助手: AI化學(xué)家可直接讀論文且007工作制

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