這款全球首個集閱讀文獻、設計實驗、自主優(yōu)化等功能于一體，覆蓋化學品開發(fā)全流程的機器化學家平臺，被科研人員形象地稱為“機器化學家”。

實驗室負責人、中國科大化學物理系教授江俊介紹：“從數(shù)百萬種材料的可能組合中找到最優(yōu)解，科研人員也許一生都做不完；有了機器化學家，可能只需要一兩周時間。”

機器化學家融合了大數(shù)據(jù)、人工智能和自動化的強大優(yōu)勢，為化學這一傳統(tǒng)學科提供了新的研究范式。

那么，這款如此聰慧的機器化學家是如何誕生的？時任中國科大化學物理系執(zhí)行主任、現(xiàn)任中國科大合肥微尺度物質科學國家研究中心主任羅毅說：“這是天時、地利、人和的結果?！?/p>

機器化學家“小來”在做實驗。中國科大供圖

天時：科研發(fā)展的必然

2011年底，江俊決定回國加入中國科大，與他在瑞典皇家理工學院攻讀博士學位的導師羅毅再次攜手。

兩人都從事理論和計算化學方面的研究，但各有側重。羅毅主攻解析高分辨單分子化學成像，江俊則更關注材料設計和微觀機理的研究。

2013年底的一天，羅毅與江俊一起出差。在路上，羅毅拋出一個問題：基于獨立事例的理論計算，雖然符合傳統(tǒng)研究范式，但效率太低。有沒有可能通過大數(shù)據(jù)技術提高效率？

江俊經過調研后發(fā)現(xiàn)，我國嚴重缺乏科學數(shù)據(jù)的積累，在學術上非常被動。

“我們做了大量研究工作，但最終成果發(fā)表在外文期刊上。引用這些論文數(shù)據(jù)時還得花錢買，并且只有訪問權，不允許大量下載?！苯≌J為，要用好大數(shù)據(jù)技術，必須首先建立數(shù)據(jù)系統(tǒng)。

從2014年起，江俊帶領學生收集教科書、論文、專利中“沉淀”的化學經驗和知識，用3年搭建起“中國人自己的化學材料大數(shù)據(jù)庫”。

有了足夠的數(shù)據(jù)后，接下來的問題就是如何使用。在技術上，人工智能是處理大數(shù)據(jù)最好的手段。然而，這對羅毅、江俊而言是一個全新的工具。

不懂就學，知難而上。他們以自己熟悉的譜學、催化為抓手，應用人工智能方法開展研究，取得了良好的效果。值得一提的是，江俊發(fā)現(xiàn)的多個功能強大的描述符，被《科學》雜志兩次專文推薦。

雖然融合了人工智能技術，但如何用大數(shù)據(jù)解決實際的化學問題，依舊是個挑戰(zhàn)。“因為數(shù)據(jù)本身缺乏知識邏輯的關聯(lián)。”羅毅說。

2017年的一天，羅毅想到一個好點子：可否借助本校兩位教授在發(fā)光材料、催化劑領域的深厚積累，將他們的知識與大數(shù)據(jù)庫融合？

他激動地將江俊叫到辦公室，說：“你把張國慶、熊宇杰發(fā)表的論文全部讀一遍，這樣就能形成一個‘張國慶大腦’、一個‘熊宇杰大腦’。研究發(fā)光材料時，就調用‘張國慶大腦’；設計催化劑時，就調用‘熊宇杰大腦’。這樣一來，我們這些化學知識不足的人也可以用好數(shù)據(jù)了。”

就這樣，江俊和同學們一起對海量文本數(shù)據(jù)進行人工標注，逐步賦予計算機自主閱讀并分析文獻資料的能力，僅用兩年就成功培育出一顆“化學大腦”。

“化學大腦”有了，下一步就是想辦法給大腦配上可以實際操作的“雙手”。

2020年，英國利物浦大學安德魯·庫珀團隊建造了世界首個移動機器人實驗員。研讀完他們發(fā)表的相關文章，江俊信心滿滿地對羅毅說：“我們不但可以讓機器人做實驗，還可以給機器人配上‘化學大腦’?！?/p>

同年，在中國科大的一次交叉學科論壇上，江俊認識了該校信息科學技術學院從事機器人研究的副教授尚偉偉，兩人在聯(lián)手研發(fā)機器化學家上一拍即合。

于是，在江俊的帶領下，他們迅速組織了一個青年團隊，夜以繼日協(xié)同攻關。

2021年12月，全球首個數(shù)據(jù)智能驅動的機器化學家，終于在中國誕生了。它融合“化學大腦”，集成了兩臺移動機器人、19個智能化學工作站和高通量計算系統(tǒng)，覆蓋科學研究方法論全流程。

2022年9月，相關研究成果發(fā)表在《國家科學評論》上。審稿專家如此評價：這款機器化學家的“機器人系統(tǒng)、工作站和智能化學大腦都是最先進的”，“將對化學科學產生巨大影響”。

“機器化學家不是某天一拍腦袋就能做出來的?！绷_毅說，“這是我們與時俱進、吸納新知識、利用新技術解決問題的過程，也是持續(xù)進行科研探索的必然結果?！?/p>

地利：多學科交叉的優(yōu)勢

創(chuàng)造出這樣一位能閱讀、能思考、能實踐、能最終解決問題的機器化學家，并非易事。

江俊認為，這主要得益于中國科學院集成攻關的傳統(tǒng)和中國科大寬松的科研環(huán)境、多學科交叉的優(yōu)勢。

他回憶，大數(shù)據(jù)模型建立后，需要在實驗中進一步驗證，這意味著更大的投入。

2021年初，中國科學院發(fā)布了當年基礎前沿和關鍵核心技術中的重大科學問題清單，“數(shù)據(jù)驅動的化學、材料和生物科學的機器科學家”是46個項目之一。

江俊鼓起勇氣，決定“揭榜掛帥”。很快，他的項目申請獲得通過。從2021年到2025年，中國科學院將拿出2000萬元經費，給予江俊團隊連續(xù)5年的穩(wěn)定支持。

也是在2021年，江俊向中國科大提交了一份“‘雙一流’學科重點項目建議表”。學校研究后，給予1000萬元經費支持。同時，中國科大合肥微尺度物質科學國家研究中心、化學與材料科學學院出手相援，為研發(fā)團隊提供了研發(fā)場地、調配了研究設備。

“這種快速決策、快速支持、快速撥款的響應機制給了我很大激勵，也為研究提供了及時、充分的保障。在人工智能領域，技術迭代速度極快，一步落后就會步步落后?！苯≌f。

中國科大還有一個天然優(yōu)勢：這里會聚了不同學科背景的科研人員，他們可以優(yōu)勢互補、協(xié)同攻關，更加快速地把構想變成現(xiàn)實。

例如，機器人是整個平臺中的重要一環(huán)。當初，尚偉偉與江俊商量后，愿意改變團隊的研究方向，專門研發(fā)實驗機器人。

安德魯·庫珀在參觀機器化學家實驗室時，最羨慕的就是江俊他們擁有自己的機器人研發(fā)團隊。江俊頗為自豪地說：“化學機器人指令集的每一行代碼都是我們團隊自己寫出來的，如果要做一個新的動作，可以隨時調整代碼。安德魯·庫珀則必須請公司改代碼，因為他的機器人是買來的?！保ㄓ浾咄趺簦?/p>

研究團隊在控制室分析電催化機器實驗數(shù)據(jù)結果。張大崗 攝

（未完待續(xù)）

責任編輯：魏敏