麻省理工学院的研究人员在人工智能的指导下,以机器人平台为动力,向自动生产可用于医学,太阳能和聚合物化学的小分子迈进了一步。
研究共同负责人克拉夫斯·F(KlavsF)说,该系统在8月8日的《科学》杂志上进行了描述,它可以使化学家从繁琐的日常工作中解脱出来,并可能为制造新的分子化合物提供可能性。詹森(Jensen),沃伦·K·刘易斯(WarrenK.Lewis)化学工程教授,蒂莫西·贾米森(TimothyF.Jamison),罗伯特·泰勒(RobertR.Taylor)化学教授,麻省理工学院副院长。
詹森说,这项技术“有望帮助人们消除分子构建过程中所有繁琐的部分”,包括查找潜在的反应途径,并在每次生产新分子时构建分子组装生产线的组件。
他补充说:“作为化学家,它可能会为您带来以前从未想过的新反应的灵感。”
麻省理工学院在《科学》论文上的其他作者包括康纳·科利(ConorW.Coley),戴尔·托马斯(DaleA.ThomasIII),贾斯汀·阿姆·朗米特(JustinAMLummiss),乔纳森·N·贾沃斯基(JonathanN.RobertW.Hicklin,PieterP.Plehiers,JoshuaByington,JohnS.Piotti,WilliamH.Green和A.JohnHart。
从灵感到配方再到成品
新系统结合了三个主要步骤。首先,以人工智能为指导的软件提出了合成分子的途径,然后,专业化学家对其进行了审查,并将其提炼为化学“配方”,最后,配方被发送至自动组装硬件并执行反应的机器人平台。建立分子。
Coley和他的同事们已经工作了三年多的时间来开发开源软件套件,该套件可以建议并确定可能的合成路线的优先级。该软件的核心是多个神经网络模型,研究人员对这些模型进行了培训,这些模型对从Reaxys和美国专利商标局数据库中提取的数百万条先前发布的化学反应进行了培训。该软件使用这些数据来确定其认为适合构建新化合物的反应转化和条件。
Coley表示:“它有助于做出有关使用哪种中间体和起始原料的高层决策,然后对可能要使用的条件以及这些反应是否可能成功进行更详细的分析。”
他说:“软件设计背后的主要动机之一是,它不仅仅为您提供我们知道的分子或我们知道的反应的建议。”“它可以推广到从未制造的新分子上。”
然后,化学家会审查由软件产生的建议合成路线,以建立目标分子更完整的配方。化学家有时需要进行实验室实验或修补试剂浓度和反应温度等变化。
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