AI有望改變“試錯(cuò)法”研發(fā)模式

　　將在醫(yī)藥、電子化學(xué)品、高分子材料等領(lǐng)域大展身手

　　中化新網(wǎng)訊 “當(dāng)前我們正處于第五次工業(yè)革命的起點(diǎn)，人工智能正在深刻地改變我們化學(xué)與材料領(lǐng)域的研究和發(fā)展范式?！?月17日，在煙臺舉辦的化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域人工智能(AI)研討會(huì)上，萬華化學(xué)中央研究院副院長黃岐善表示。

　　與會(huì)專家指出，在現(xiàn)有海量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，依靠人工模式已經(jīng)很難走通，未來AI將在醫(yī)藥、電子化學(xué)品、高分子材料等領(lǐng)域大放異彩，成為新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新發(fā)展的重要解決方案。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的核心。它采用數(shù)值算法和統(tǒng)計(jì)模型，指導(dǎo)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在大量數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，并利用這些知識作出預(yù)測或判斷?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)是科研工作者的必需品?！敝袊茖W(xué)院院士張東輝在接受記者采訪時(shí)表示，“通過海量數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測新材料的分子構(gòu)型。它幫助我們進(jìn)行降維，把高維空間非常復(fù)雜的問題簡單化，讓過去做不到的事情變得可以實(shí)現(xiàn)。”

　　國家自然科學(xué)基金委化學(xué)部化學(xué)理論與機(jī)制學(xué)科項(xiàng)目主任沈祥建指出，AI時(shí)代的到來改變了以往的“試錯(cuò)法”模式，極大縮短了分子材料的研發(fā)時(shí)間，同時(shí)降低了人力成本。

　　“以化學(xué)與材料大模型為入口，AI輔助文獻(xiàn)閱讀與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，通過高通量的實(shí)驗(yàn)平臺、機(jī)器人化學(xué)家配合各種計(jì)算化學(xué)的創(chuàng)新方法，以及干濕實(shí)驗(yàn)構(gòu)建大模型數(shù)據(jù)集創(chuàng)立的AI模型，能幫助我們更好地進(jìn)行大規(guī)模材料篩選和新分子發(fā)現(xiàn)?！秉S岐善提出。

　　“AI在材料行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵瓶頸是目前行業(yè)早期公開數(shù)據(jù)的紅利基本已被發(fā)掘殆盡。解決這個(gè)問題的路徑在于數(shù)據(jù)與自動(dòng)化、智能化的結(jié)合?！鄙钲诰┛萍加邢薰臼紫芯靠茖W(xué)家楊明俊表示，“在藥物研發(fā)過程中，我們開發(fā)的上一代AI藥物研發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對藥物的結(jié)構(gòu)預(yù)測、性質(zhì)預(yù)測等，未來我們將圍繞具有高質(zhì)量私有數(shù)據(jù)和多模態(tài)大模型的AI藥物研發(fā)技術(shù)進(jìn)行迭代和研發(fā)?！?/p>

　　據(jù)煙臺京師材料基因組工程研究院陳躍博士表示，該院已開發(fā)出3項(xiàng)核心技術(shù)。其中，計(jì)算化學(xué)輔助的材料數(shù)據(jù)重整技術(shù)(DRCS)能夠破除材料數(shù)據(jù)匱乏的限制，理論化學(xué)強(qiáng)化的AI模型(AI-TEML)能夠解決機(jī)器學(xué)習(xí)外推能力不足的缺點(diǎn)，基于小樣本的材料進(jìn)化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)新材料的自動(dòng)化、智能化迭代。據(jù)悉，相關(guān)技術(shù)已成功應(yīng)用于煙臺顯華科技集團(tuán)股份有限公司的OLED光提取材料、電子傳輸材料、空穴傳輸材料的研究開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，現(xiàn)已孵化為“海森AI平臺”，計(jì)劃面向廣大新材料企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用推廣。

　　然而，當(dāng)前應(yīng)用于化學(xué)與材料科學(xué)領(lǐng)域AI的發(fā)展尚存困難。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授江俊表示，目前這一產(chǎn)業(yè)仍處于初步發(fā)展階段，擁有諸多機(jī)遇，但也存在研究盲區(qū)。他強(qiáng)調(diào)，未來學(xué)界對模型開發(fā)的側(cè)重點(diǎn)應(yīng)從“***準(zhǔn)確”轉(zhuǎn)向“需求對接”，站在應(yīng)用端角度思考，抓住“預(yù)訓(xùn)練”與“主動(dòng)學(xué)習(xí)”兩項(xiàng)關(guān)鍵，通過人機(jī)協(xié)同增強(qiáng)AI模型在化工新材料領(lǐng)域的實(shí)用性。