2024年10月8日，诺贝尔物理学奖一公布，瞬间炸翻了物理圈和 AI 圈。这一前所未有的成就不仅标志着 AI 技术的飞跃，也预示着未来科学研究的新范式。
人工智能的诞生可以追溯到上世纪50年代，当时的科学家们试图通过符号主义 AI 模拟人类的逻辑推理过程。然而，这一方法在面对复杂问题时显得力不从心。
直到20世纪80年代，联结主义 AI 的崛起为 AI 的发展注入了新的活力。1986年，杰弗里·辛顿等人提出了反向传播算法，这一突破性进展使得多层感知器（MLP）能够有效学习复杂数据结构。
图：Nature 报道的多层神经网络算法 https://www.nature.com/articles/323533a0
早在1986年，Geoffrey Hinton 等人在 Nature 上发表的论文，就让训练多层神经网络的「反向传播算法」广为人知。当时我们很多人都相信这一定是人工智能的未来。
图：诺贝尔奖官方网站
进入21世纪，AI 迎来了深度学习时代。2006年，辛顿提出了深度信念网络（DBN），为深度学习奠定了理论基础。2012年，AlexNet 在 ImageNet 图像分类挑战赛中一举夺冠，标志着深度学习的全面崛起。
此后，卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GANs）和基于自注意力机制的 Transformer 等新型架构相继问世，推动了 AI 技术的飞速发展。
图：2024年诺贝尔物理学奖的公布
今年，诺贝尔物理学奖授予了约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，以表彰他们在人工神经网络和机器学习领域的基础性发现和发明。
在前沿科技领域，AI 的应用已经超越了传统的数据分析和建模，成为科研转化和效率提升的重要助力。AI 在量子计算模拟、蛋白质结构预测和药物开发中表现尤为突出。
例如，AlphaFold 成功预测了蛋白质的三维结构，为结构生物学提供了新的研究工具。Insilico Medicine 利用 AI 技术在短时间内发现了多种具有潜力的新药物，大大缩短了药物开发的周期。
图：诺贝尔奖官方网站
图：触手可得的化学AI, 让精力回到实验本身
Dr. Chroma 不仅覆盖了全球多国的标准和药典规范，还能够提供精准的实验条件和故障排查方案。
图：Dr. Chroma 的使用截图
目前，Dr. Chroma 限量免费试用。研究人员只需通过简单的语言交流，就能让 Dr. Chroma 快速设计出对乙酰氨基酚片的 HPLC 分析方法，甚至可以预测实验结果，极大地提高了实验效率。科研人员可以借此机会亲身体验这一革命性工具。
Dr. Chroma 不仅在实验设计和数据分析方面表现出色，还能够优化合成路线，提高反应效率和产率。它的应用范围涵盖了药物开发、化工生产和质量控制等多个领域，为科研人员提供了前所未有的便利。
例如，在 HPLC 分析中，Dr. Chroma 能够准确响应药典方法，解决实验中遇到的峰不能分开等问题，帮助科研人员迅速找到最佳解决方案。
回顾人工智能的发展历程，我们见证了 AI 从辅助工具逐渐演变为科研的主要推动力。凭借强大的学习和推理能力，AI 已经能够完成许多传统上需要人类科学家亲自完成的工作。正如 AlphaFold 和 Coscientist 等创新工具所展示的，未来的科学研究将越来越多地依赖 AI 的力量，从而显著加速科学探索的进程。
可以预见，未来某一天，AI 将不仅仅是实验室中解放科研人员双手的助手，更是通过提供新颖研究思路和意想不到的实验结果，激发人类科研灵感的催化剂。例如，AI 可以通过对海量数据的分析发现新的分子结构，从而引导科学家进行进一步的实验探索。
总之，人工智能在化学行业的新应用，如 Dr. Chroma，正以前所未有的速度变革科学研究的方式。它不仅提高了科研效率，还为解决复杂科学问题提供了强大的工具。
